1.LDA主题模型困惑度 这部分参照：LDA主题模型评估方法–Perplexity，不过后面发现这篇文章Perplexity(困惑度)感觉写的更好一点，两篇都是翻译的维基百科。 perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较 wiki上列举了三种perplex
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2023-12-28 11:11:10
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这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA). 在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点： 优点：1.最小误差 2.提取了主要信息 缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对
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2023-08-15 14:40:58
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1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
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文章目录1 前言1.1 线性判别模型的介绍1.2 线性判别模型的应用2 demo数据演示2.1 导入函数2.2 训练模型2.3 预测模型3 LDA手写数字数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 输出图像3.4 建立模型3.5 预测模型4 讨论 1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在
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2023-10-03 19:17:13
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主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。那便开始吧！数据在这里将使用到的数据集是15年内发布的100多万条新闻标题的列表，可以从Kaggle下
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2023-10-08 06:56:55
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实验原理LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算每个类别的均值向量。2.计算类内散度矩阵（Within-class scatter matr
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2023-06-18 14:56:52
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)：潜在狄利克雷分布，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章（当然这里假定词与词之间是没有顺序的，即所有词无序的堆放在一个大袋子中
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2023-11-01 14:49:51
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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
LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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1、简介在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation，它在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主
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2023-08-17 09:15:56
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文本主题模型提取如下程序将句子主题提取后，将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import math
import warnings
import jieba
from gensim imp
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2023-11-07 01:07:22
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最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理
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2023-08-17 16:45:52
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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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2024-01-16 11:27:39
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2023-11-06 12:59:17
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# LDA（Latent Dirichlet Allocation）及其在Python中的应用
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种广泛使用的主题建模方法，它通过统计分析从大量文本数据中发现潜藏的主题。LDA模型的核心思想是假设每一篇文档都是由多个主题构成的，而每个主题又由一系列单词组成。理解LDA的基本概念和参数设置，能够帮助我们更好地应用这一强大的工具。
如何实现Python LDA代码
## 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的文本主题模型，可以用于发现文本集合中隐藏的主题结构。对于刚入行的开发者来说，学习如何实现Python LDA代码可能有些困难。本文将通过展示整个实现过程的流程图和详细说明每一步所需的代码，以帮助你理解如何实现Python LDA代码。
## 实现流程
下面是实现Python
原创
2023-12-16 09:05:13
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
目录线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么二、计算散布矩阵三、线性判别式及特征选择四、样本数据降维投影五、完整代码结语线性判别分析（LDA）数据降维及案例实战一、LDA是什么LDA概念及与PCA区别LDA线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）也是一种特征提取、数据压缩技术。在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合。它是一种有
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2023-09-12 11:21:42
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，最近看了点资料，准备使用python实现一下。至于数学模型相关知识，某度一大堆，这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南这篇博文只讲算法的sampling方法python实现。完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化#
#伪代码
#
输入：文章集合（分词处理后）
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2023-05-28 19:47:08
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