本篇介绍在NLP中应用最为广泛的特征抽取模型LSTM。详细介绍LSTM提出的由来及其模型结构，并由此分析了LSTM能够解决RNN不能够对长序列进行处理和训练的原因。作者&编辑 | 小Dream哥1 LSTM的提出在LSTM提出之前，RNN的训练基于BPTT(Back-Propagation Through Time)或者RTRL(Real Time Recurrent Learning)。
特征选择(亦即降维)是数据预处理中非常重要的一个步骤。对于分类来说，特征选择可以从众多的特征中选择对分类最重要的那些特征，去除原数据中的噪音。主成分分析(PCA)与线性判别式分析(LDA)是两种最常用的特征选择算法。关于PCA的介绍，可以见我的另一篇博文。这里主要介绍线性判别式分析(LDA)，主要基于Fisher Discriminant Analysis with Kernals[
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2024-01-13 22:43:19
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线性判别式分析（LDA）线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA) 是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大，并且同时类内散布矩阵最小。即模式在该空间中有最佳的可分离性。1.原理将带上标签的数据（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，一簇一簇的情况，相同类别的点，将会在投影后的空
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2024-05-08 21:08:58
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前言对论文（stm: An R Package for Structural Topic Models）中 stm 模型的工作流进行梳理，总体结构参考论文原文，但对部分代码执行的顺序提出个人想法。因时间有限，存在未能解决的问题（如选择合适的主题数、论文后半部分梳理过于简略等），后续有时间将会补充。 若有朋友能提出有效的修改建议和解决方案，博主将在第一时间做出反馈。最后，希望对使用STM结构主题模型
①线性判别分析（LDA）的思想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。LDA的思想可以用一句话概括，我们希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。（这和聚类很接近）LDA的分类效果如下图所示：可以看出2图的分类效果最好，更像分类的结果，所以我们的优化方向就是分类后类内方差最小，类间方差最大 ②LDA算法的原理 （1）
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2024-02-25 22:18:57
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作者：Kung-Hsiang, Huang编译：ronghuaiyang导读LDA是文档分类上的经典算法，如何应用到推荐系统上，大家可以看看。 Latent Dirichlet Allocation(LDA)是一种无监督发现语料库底层主题的主题建模算法。它已被广泛应用于各种领域，特别是在自然语言处理和推荐系统中。这篇博文将带你从LDA的概况介绍到详细的技术说明，最后我们将讨论LDA在推
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2024-08-23 16:21:52
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# Autor cf
#!/usr/bin/env Python
# coding=utf-8
'''
1、从csv或xlsx中读数据
2、使用sklearn库
'''
import pyLDAvis.sklearn
import pyLDAvis
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVect
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2024-05-07 15:59:30
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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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# Python提取LDA主题
## 1. 引言
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的概率图模型，广泛应用于文本挖掘、信息检索等领域。本文将教会你如何使用Python来提取LDA主题。
## 2. 整体流程
下面是提取LDA主题的整体流程，我们将通过以下步骤来完成：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理
原创
2024-01-05 09:53:08
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我想计算Haar特征，自己手动计算感觉挺麻烦（主要在取各个不同位置、不同scale的特征），而且可能速度不够。
OpenCV 的这个把所有东西都封装起来了，由于我的online-boosting和它的框架不一样，不能直接使用。我在源码中看了半天，发现里面又有 internal haar feature又有fast haar feature，还有什么Thaar feature。源码中注释比较少，
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2024-08-23 17:22:10
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学习目标应用DictVectorizer实现对类别特征进行数值化、离散化应用CountVectorizer实现对文本特征进行数值化应用TfidfVectorizer实现对文本特征进行数值化说出两种文本特征提取的方式区别1 特征提取1.1 定义特征提取是将任意数据（如文本或图像）转换为可用于机器学习的数字特征注：特征值化是为了计算机更好的去理解数据字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取（
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2024-06-29 19:25:55
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参考：《数据科学手册》–Field Cady 特征工程在实际业务中的应用 -Datawhale 这篇特征工程的文章–全网最通透 -kaggle竞赛宝典特征工程定义寻找基本特征，构建组合特征有些区分不同label的样本。 建模就是从数据中学习到insights过程，需要经过数据表达，模型的学习两步特征提取思路标准特征是否确实分类变量
类别很多情况下，有些类别可能很少见，此时通常选择一些阈值训练
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2024-05-02 11:40:11
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文本分类之特征选择1 研究背景 对于高纬度的分类问题，我们在分类之前一般会进行特征降维，特征降维的技术一般会有特征提取和特征选择。而对于文本分类问题，我们一般使用特征选择方法。特征提取：PCA、线性判别分析特征选择：文档频数、信息增益、期望交叉熵、互信息、文本证据权、卡方等特征选择的目的一般是：避免过拟合，提高分类准确度通过降维，大大节省计算时间和空间特征选择基本思想：1）构造一个评价函数2）对
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2024-04-28 16:02:24
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机器学习系列：(三)特征提取与处理
特征提取与处理 上一章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直接。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章，我们介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化，更是机器学习的基础，影响到本书的所有章节。分类变量特征提取 许多机器学习问题都有分类的、标记的变量，不是连续的。例如，一个应用是用分类特
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2024-08-23 20:39:49
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什么是图像识别 •
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻 •
图像识别技术的定义为利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的目标和对象的技术 •
图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策 举个栗子： 好看不？卧
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2024-08-08 17:11:38
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一、为什么CNN、卷积能够提取特征？首先这个问题就不能说是一个恰当的问题，就图像处理角度来看，特征是数字图像映射到计算机处理的矩阵，而每个矩阵的数值就是一个特征点，由一幅图像组成的整个特征矩阵就是一个特征图，每输入网络的点（0~255数值）针对神经网络而言都是一个特征，不同维度的特征就是不同维度的特征向量。故卷积、CNN并不是完全说是提取特征，而是对特征的一种处理或者说是转变（stride步长 &
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2023-12-11 12:42:13
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文章目录1 定义2. 字典特征提取API3. 字典特征提取案例：1.实现效果：2.实现代
原创
2023-01-09 17:08:53
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使用预训练网络提取图像特征，并用于分类。
上一节中，我们采用了一个自定义的网络结构，从头开始训练猫狗大战分类器，最终在使用图像增强的方式下得到了82%的验证准确率。但是，想要将深度学习应用于小型图像数据集，通常不会贸然采用复杂网络并且从头开始训练（training from scratch），因为训练代价高，且很难避免过拟合问题。相对的，通常会采用一种更
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2023-10-16 13:20:39
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从信息提取的角度思考，图片为什么要输入——>网络模型（卷积神经网络（ResNet系列）对比 ViT (Vision Transformer））1. 卷积核的工作原理：特征提取：卷积核通过在输入图像（或特征图）上滑动来提取特征。每个卷积核负责从输入数据中提取一种特定类型的特征，例如边缘、颜色变化、纹理等。权重和偏置：每个卷积核都有一组权重和一个偏置项，这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学
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2024-06-27 08:14:03
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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