Overestimate or Underestimate，LDA and GGA 简 单谈谈LDA和GGA计算Cell Constants，Cohesive energy以及Surface energy的趋势，以及原因：文献，特别是很多应用方面的文献在谈到LDA和GGA时总会说LDA计算的晶格常数偏小，而GGA偏大，一般规律是如此，但对其原因没有过多的解释，久而 久之，大家也就默认，就是如此了。
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2024-06-05 08:35:18
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（一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。 举个例子，有两个句子分别如下：  
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2024-05-04 19:03:09
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数学建模算法总结 -算法应用场景和算法代码实现（1）1.文本主题提取算法-LDA算法分类：无监督学习方法建模应用方向：可以根据文本的词向量分布提取出，文本的主题分布输入：N个文本的文本词向量（w1,w2,w3,wn）,分类主题个数K 输出：各个文本分别数据k个主题的概率代码示例：# 主题数目
n_topics = 5
lda = LatentDirichletAllocation(n_topics
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2024-04-03 09:37:11
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1.LDA数学原理fisherface方法与eigenface方法比较2.LDA算法步骤LDA算法的主要优点PCA和LDA的分析比较 1.LDA数学原理所谓分类器，一般是将输入空间X，根据需要划分的类别，将输入空间划分为一些互不相交的区域，这些区域的边界一般叫做决策面（decision boundaries）。预测函数的形式不同，会使得决策面或者光滑，或者粗糙。其中有一种比较特别的就是判别面是参
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2024-04-06 08:38:19
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一.线性判别准则（LDA）LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。 LDA算法既可以用来降维，又可以用来分类，但是目前来说，主要还是用于降维。在进行图像识别相关的数据分析时，LDA是一个有力的工具。 LDA算法的优缺点： 优点 1
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2024-04-01 21:39:33
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0 前言LDA，可以分为下述5个步骤：
一个函数：gamma函数
四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布
一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架
两个模型：pLSA、LDA
一个采样：Gibbs采样1 整体把握LDALDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档生成模型。它认为一篇文章是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文章的构
线性判别准则与线性分类编程实践一、线性判别准则（LDA）二、线性分类算法1.线性分类2.支持向量机（SVM）三、LAD算法测试1.处理鸢尾花数据集2.处理月亮数据集四、对月亮数据集进行SVM分类1.SVM分类2.多项式核3.高斯核 一、线性判别准则（LDA）LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2023-12-17 17:24:18
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目录1.PCA算法优缺点2.LDA算法简介3.枯燥又简洁的理论推导4.python实战LDA5.下篇预告 1.PCA算法优缺点在上一篇推文中，我们详解了PCA算法。这是机器学习中最为常用的降维方法，能降低算法的计算开销，使得数据集更容易处理，且完全无参数的限制。但是，如果用户对观测对象有一定的先验知识，掌握了数据的一些特征，却很难按照预想的方法对处理过程进行干预，可能达不到预期的效果，在非高斯分布
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2024-05-04 14:29:23
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一、线性回归知识点记录线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。是单层神经网络。线性判别模型 判别模型 性质：建模预测变量和观测变量之间的关系，亦称作条件模型 分类：确定性判别模型：y=fθ(x) 概率判别模型：pθ(y|x) 线性判别模型（linear regression） y=fθ(x)= θo +【(d,
在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。 在学习LDA之前，有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来，在自然语言处
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2024-05-27 16:51:26
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线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA），也称线性判别法，是由Fisher于1936年提出。基本思想和原理：
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2022-12-02 09:32:12
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【本文作者】达观数据 夏琦【作者简介】夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。前言本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常
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2024-04-07 14:22:25
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LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种有监督数据降维算法，它与我们之前提到的PCA都是数据清洗过程中最常用的两种数据降维技术。但它们又有所不同，PCA的核心是将现有数据转换到低维度得空间中，数据的方差都变得最大。LDA的核心含义是对现有数据进行转换，数据类别变得容易区分，其方差不一定是最大的。LDA的作用： 1.将数据的维度降低，除去那些对结果影响不大
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2024-06-05 10:48:57
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##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
目前比较方便的LDA解法是gibbs采样，但是对于改进型LDA，如果分布不再是dirchlet分布，p(z|w)可能就不太好求了（这里z代表隐藏变量，w是观察量），只能用变分法。LDA变分EM算法LDA主要完成两个任务，给定现有文档集合D，要确定超参数α，β值；或者给一篇新的文档，能够依据前面的超参数来确定隐藏变量θ，z分布。其实后面一个任务可以归到前面中，因为前面可以顺带求出隐变量分布。 这里
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2024-07-05 20:56:02
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（一）简介1.主题模型是对文本中隐含主题的一种建模方法；每个主题其实是词表上单词的概率分布；2.主题模型是一种生成模型，一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到的； 3.常见的主题模型有3种：（1）PLSA（Probabilistic Latent Semantic Analysis）（2）LDA（Latent
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2024-04-25 16:48:35
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主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
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2024-03-18 11:09:45
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问题线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是机器学习中常用的降维方法之一，本文旨在介绍LDA算法的思想，其数学推导过程可能会稍作简化。
毕业项目设计代做项目方向涵盖：Opencv 图像处理，目标检测、语义分割、机器学习、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoM
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2024-05-22 20:08:08
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摘要：本文讨论的LDA是对于离散数据集，如文本集，的一种生成式概率模型。LDA是一个三层的贝叶斯分层模型，将数据集中每一项，如每个文本，建模为某些未知的topic组成的集合的混合。每个topic又建模为某种混合概率分布。在文本建模中，话题的概率就提供了每个doc的具体表示。个人理解：1.生成式模型，就好像我们要写出一篇文章（生成一篇文档），我们在下笔的时候脑袋里要先有这个文章的主题，然后在这个主题
LDA原理LDA思想这里的LDA是指Linear Discriminant Analysis，简称LDA，全称线性判别分析。要与自然语言处理领域的LDA（Latent Dirichlet Allocation）隐含狄利克雷分布区分开来。LDA是一种监督学习降维技术，它的数据集的每个样本是有类别输出的。而PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。核心思想是：投影后类内方差最小，类间方差最大。理解为
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2024-05-20 21:59:21
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