LDA： LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant。 LDA的原理是，将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，会形成按类别区分，一簇
最近在拜读项亮博士的《推荐系统实践》，系统的学习一下推荐系统的相关知识。今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用，在此做一个总结。
隐语义模型LFM和LSI，LDA，Topic
Model其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的，近
些年它们也被不断应用到其他领域中，并得到了不错的应用效果。比如，
LDA：是一种supervised learning。有些资料上也称为是Fisher’s Linear Discriminant，因为它被Ronald Fisher发明自1936年，Discriminant这次词我个人的理解是，一个模型，不需要去通过概率的方法来训练、预测数据，比如说各种贝叶斯方法，就需要获取数据的先验、后验概率等等。LDA是在目前机器学习、数据挖掘领域经典且热门的一个算法，据我所
TFIDFTF Term Frequency，即词频，它表示一个词在文档中出现的次数。计算公式：某个词出现越多，表示它约重要。 某个词越少见，就越能表达一篇文章的特性，反之则越不能。IDFInverse Document Frequency，即逆文档频率，它是一个表达词语重要性的指标。计算公式：如果所有文章都包涵某个词，该词的，即重要性为零。停用词的IDF约等于0。如果某个词只在很少的文章中出现，
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2024-05-15 07:04:24
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众所周知，LDA——隐狄利克雷分布作为一个“生成模型”，可以随机生成一篇文章。而我们在求一篇文章的关键词的时候，要涉及到这篇文章的主题分布和词分布。而我们进行具体的主题分布以及词分布计算的时候，我们会先将文档的词项（term）进行TF-IDF处理。我下面对TF-IDF和词分布的概念加以辨析。TF-IDF是一种衡量某一篇文档中某个词对该篇文档重要程度的计算方法。通过TF-IDF公式，我们可以计算出这
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2024-04-09 19:43:50
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LDA主题模型几种早期的文本模型TF-IDFUnigram文本模型mixture of unigramspLSILatent Dirichlet allocation概率图模型符号与术语LDA中的参数估计变分推断变分算法 几种早期的文本模型TF-IDFTF-IDF文本模型是早期文本模型的代表之一，TF-IDF公式的计算是对两个部分进行乘积，第一个部分称为词频部分（即TF部分），用来表示文本中某个
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2024-05-30 08:46:43
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电源是一个电子系统中不可缺少的非常重要的一部分。但是外接的电源通常不能够完全提供系统中需要的所有的电源种类。因此带来了电源电压的变换问题。常用的电源电压的变换芯片包括LDO和DC-DC两种。下面对这两种器件的区别进行分析。 1. 传统的稳压器 传统的稳压器内部一般使用NPN达林顿管。 由上图可见，传统的稳压器是由一个PNP管来驱动NPN达林顿管，所以输入和输出之间的压
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2024-09-12 12:11:04
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---恢复内容开始--- 小项目：分析希拉里邮件主题 import numpy as npimport pandas as pdimport redf = pd.read_csv("HillaryEmails.csv")df.head(1)#发现df中有很多字段，最有用的还是 ExtractedBodyText内容，所以我们将提取该字段，并提出id,再dropna()
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2024-08-06 20:02:26
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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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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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内容简介线性判别分析LDA的基本概念代码实例：第一部分使用python详细说明了LDA的计算过程； 第二部分记录了如何使用sklearn完成LDA。什么是线性判别分析？LDA，全名 Linear Discrimination Analysis， 是一种有监督学习的降维算法 LDA关心的是能够最大化类间的区分度的坐标轴成分。降特征投影到一个维度更小的k维子空间中，同时保持区分类别的信息。原理：投影到
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2024-03-26 10:30:37
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[url]http://www.kafeitu.me/[/url]
[url]https://github.com/henryyan/kft-activiti-demo[/url]
[url]http://demo.kafeitu.me:8080/kft-activiti-demo/user/logout[/url]
[url]https://git
原创
2023-06-09 12:48:22
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按照wiki上的介绍，LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，它可以将文档集 中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主
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2024-05-06 15:37:51
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driver.get("https://www.booking.com") //通过 xpath 等待input 元素 是否 加载出来, 最大等 60s input_blno = WebDriverWait(driver, 60).until( EC.presence_of_element_loca
原创
2021-05-25 16:14:50
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文件目录：--index.php--php--data_info.phpindex.php这里要require_once类所在的php文件<?phprequire_once('./php/data_info.php'); $oneData=new user; $oneData->setName("username"); $oneData->setPassword("password"); echo $oneData->getName(); echo $oneData->getPassword();?>d
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2011-05-18 16:05:00
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@mysql_connect("localhost","username","password") or die("无法连接数据库"); @mysql_select_db("databasename") or die("未找到数据库"); getConnection(); $query="select definition,accession,gi from birds_nucleotide order by definition limit 0,200"
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2011-05-18 14:40:00
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function getConnection(){ @mysql_connect("localhost","username","password") or die("无法连接数据库"); @mysql_select_db("databasename") or die("未找到数据库"); }getConnection(); $query="select definition,accession,gi from birds_nucleotide order by d
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2012-03-10 10:32:00
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概念：词频（Term Frequency）：指的是某一指定的词在该文档中出现的次数。 逆文档频率（Inverse DocumentFrequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比。TF-IDF：衡量某个词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。计算公式：TF=该词在文档中出现的频率。IDF=log(文档总数/包含该词的文档数+1）TF-IDF=TF*IDF
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2024-01-16 15:50:51
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1.含义在自然语言处理中非常重要的算法，用于计算一个词汇在文本中的重要性。 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency,简写为TF)，IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)，它与一个词的常见程度成负相关。 注：
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2024-01-11 08:19:22
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文本分类tf：词的频率 idf：逆文档频率 代码实例： 运行结果：
原创
2021-07-15 10:40:24
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