前言 基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的非监督分类算法，将LDA模型从文本分析的应用过渡到遥感高分辨率影像处理的应用，利用Gibbs采样方法设计基于LDA模型的非监督分类算法，并使用IDL语言实现。在一定程度上解决了非监督分类中“同谱异物”问题，且取得了较好的精度。一、 LDA模型原理2.1 Dirichlet分布 Dirichlet分布是多项式分布参数π=
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2024-08-01 15:10:10
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1. LDA算法简介LDA（线性判别式分析 Linear Discriminant Analysis）属于机器学习中的监督学习算法，常用来做特征提取、数据降维和任务分类。在人脸识别、人脸检测等领域发挥重要作用。LDA算法与PCA算法都是常用的降维技术。二者的区别在于：LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的每个样本是有类别输出的，而之前所学习的PCA算法是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。L
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2024-05-05 22:00:09
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通过研究了http://blog.sina.com.cn/s/blog_8eee7fb60101czhx.html的文章，对LDA的的整体流程有了一些了解，文章如下：《LDA整体流程》先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出
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2024-08-28 15:50:58
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LDA的概要简述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。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。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个
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2024-05-09 07:54:13
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LDA(latent dirichlet allocation)一种无指导的topic model，用于识别文档中包含的主题信息。按照图模型表示如下图：其中包含三个要素，每个要素及其对应的变量，对应于上图中的一个plate。
对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generative process）：
1. 对每一篇文档m，从主题分布中抽取一个主题参数/t
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2024-03-25 21:35:15
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你要驾驭数控机床，让机床按照你的意图工作，首先要懂得“机床语言”，即数控指令，比如M08是冷却液开启，你在机床面板中输入M08，这个指令运行后机床明白了你的意思，会打开冷却液。下面军哥告诉你如何借助“数控语言”(即数控指令)来完成零件的编程。 讲解数控指令之前，我认为所有的数控程序分三大段落。(这三大段落也是研究软件编程后处理的基础)第一大段落：程序开头部分 第二大段落：程序中间部分第
LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表
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2024-01-08 18:18:29
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Latent Dirichlet Allocation
David.M.Blei
Andrew.Y.Ng
Michael.I.Jordan
JMLR2003
（可google到）
有两种方法设计分类器：
1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；
2. generative model，就是
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2024-05-22 20:45:50
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建议的程序员学习LDA算法的步骤
这一阵为了工作上的关系，花了点时间学习了一下LDA算法，说实话，对于我这个学CS而非学数学的人来说，除了集体智慧编程这本书之外基本没怎么看过机器学习的人来说，一开始还真是摸不太到门道，前前后后快要四个月了，算是基本了解了这个算法的实现，记录一下，也供后来人快速入门做个参考。 一开始直接就下了Blei的原始的那篇论文来看，但是看了个开头就被Dirichl
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2024-08-12 17:21:15
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LDA 线性判别分析 1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
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2013-04-13 23:04:00
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实验内容1.将LDA在训练样本上的低维表示结果可视化。 2.使用距离最短对测试样本进行分类。实验代码clear;clc;
%% 导入数据
load("train.mat");
x=train(:,1:4);
y=train(:,5);
load("test.mat");
x_test=test;
% *********************问题二*******************
% **
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2024-06-15 16:50:25
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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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前言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一下它的算法原理。除非特别声明，本文中的LDA均指的是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），它与自然语言处理领域中的LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）是有本质上的区别的，后者是一种处理文档的主题模型。一、LDA的
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2024-05-04 21:04:52
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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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目录一、前言二、什么是LDA？三、LDA原理1.二分类问题2.多分类问题3.几点说明 四、算法实现一、前言 之前我们已经介绍过PCA算法，这是一种无监督的降维方法，可以将高维数据转化为低维数据处理。然而，PCA总是能适用吗？ 考虑如下数据点：
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2023-10-16 22:18:02
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最近一直在学opencv库里人脸识别中的一些算法代码，有一个模块里有三种算法PCA、LDA、LBPH用来识别人脸，PCA算法本身的基本的数学原理已在上篇文章中有所介绍，这篇文章主要介绍LDA算法的基本的数学原理，同样是搜索网络的资源看到有一篇线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析 - warmyellow的专栏 -在这里呢，就拿过来转到自己的博客
LDA 主题模型LDA的应用方向信息提取和搜索文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘基于内容的图像聚类、目标识别生物信息数据的应用基础函数LDA基本函数LDA涉及的问题共轭先验分布Dirichlet分布LDA模型：Gibbs采样算法学习参数共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ|x)和后验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先
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2024-05-07 23:34:07
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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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原作者：我想听相声 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 1）一个函数：gamma函数 2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架 4）两个模型：pLSA、LDA 5）一个采样：Gibbs采样共轭先验分布1.1似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数，表示模型参数中的似然性。计算上：给定输出x时，关于参数θ的似
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2024-05-13 10:41:58
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