0 前言看完前面几篇简单的文章后，思路还是不清晰了，但是稍微理解了LDA，下面@Hcy开始详细进入boss篇。其中文章可以分为下述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（在本文第4 部分阐述）一个采样：Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤
（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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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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# 基于Python的LDA主题分类训练
在处理文本数据时，我们常常希望从中提取出主题信息，以便更好地理解和分析数据。Latent Dirichlet Allocation (LDA) 是一种常用的主题模型，可以帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何用Python实现LDA主题分类，并提供相应的代码示例。
## 什么是LDA？
LDA是一种生成式概率模型，旨在通过文档中出现的单词来识别各个主题
研究人员对各大电商平台海量用户的评价数据进行分析，得出智能门锁剁手攻略。1语义透镜顾客满意度和关注点我们对于评价数据进行LDA建模，就是从语料库中挖掘出不同主题并进行分析，换言之，LDA提供了一种较为方便地量化研究主题的机器学习方法。我们使用最大似然估计进行最优化主题个数的选取。当主题个数定为20的时候，似然估计数最大，即留言板数据分为20个主题的可能性比较大。将模型生成的20个主题中
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2024-03-06 14:04:02
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主题模型历史： Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，Thomas Hofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（Probabilistic Latent Semantic Indexing，简称PLSI）。 隐含狄利克雷分配LDA可能是最常见的主题模型，是一般化的PLSI，由Blei, Da
1．语义知识在文本聚类中的应用
1.1.为什么要引入语义知识
1、聚类是一种无监督的学习方法；
 
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2024-07-29 16:10:52
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前言：本文仅仅作为笔记，里面的内容不一定正确，不建议读者参考讲LDA的宏观应用比较清晰的一个视频是：【python-sklearn】中文文本 | 主题模型分析-LDA(Latent Dirichlet Allocation)_哔哩哔哩_bilibili据说这个视频不错：主题模型-潜在狄利克雷分配-Latent Dirichlet Allocation(LDA)_哔哩哔哩_bilibili这个视频主
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2024-05-13 12:50:56
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前言:本文用到的方法叫做主题建模（topic model)或主题抽取(topic extraction)，在机器学习的分类中，它属于非监督学习(unsupervised machine learning)。它是文本挖掘中常用的主题模型，用来从大量文档中提取出最能表达各个主题的一些关键词。 主题模型定义(维基百科)：在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。主题
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2024-02-22 15:41:03
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最近在研究无监督模型与降维技术，说起无监督模型，我们首先想到的是聚类技术（Clustering），而在实际生产中，很多方法可以被用来做降维（正则化Lasso/Ridge回归、PCA主成分分析、小波分析、线性判别法、拉普拉斯特征映射等），其中基于主成分分析（PCA）的Topic Model技术包含了pLSA、LDA、SVD分解等。+本文为大家科普一下，作为一名机器学习相关工作者，本人对L
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2024-05-11 21:11:53
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主题模型LDA的实现及其可视化pyLDAvis无监督提取文档主题——LDA模型 1.1 准备工作 1.2 调用api实现模型LDA的可视化交互分析——pyLDAvis 2.1 安装pyLDAvis 2.2 结合gensim调用api实现可视化 p.s. 保存结果为独立网页 p.p.s. 加快prepare速度？ 2.3 如何分析pyLDAvis可视化结果 2.3.1. 每个主题表示什么意义？ 2.
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2024-01-12 15:21:22
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Spark上实现LDA原理LDA主题模型算法Spark实现LDA的GraphX基础在Spark 1.3中，MLlib现在支持最成功的主题模型之一，隐含狄利克雷分布（LDA）。LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法，GraphX是实现它最自然的方式。有许多算法可以训练一个LDA模型。我们选择EM算法，因为它简单并且快速收敛。因为用EM训练LDA有一个潜在的图结构，在GraphX之上构
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2024-04-07 14:21:47
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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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最近在搞文本主题相关的东西，所以花了很多时间研究LDA主题模型。个人感觉这个模型应用广泛，但是数学原理相对复杂，涉及到的数学公式比较多。下面总结一下。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。相对于文本相似，文本相似主要是根据字符串的匹配程度进行判断的，
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2024-04-25 18:43:44
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LDA主题模型主题数的确定 通过折肘法+困惑度折线确定lda模型的主题个数LDA主题模型主题数的确定前言理论代码图像结论 前言如题，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型中极具代表性的一种，常用于文本分类，推测文本（文档）的主题分布。简而言之：LDA算法可以将文档集中的每篇文章所对应的主题以概率分布的形式给出。给定一些文档集，可通过LDA算法获得这些文档的主题分
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2023-12-07 09:28:51
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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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随着互联网的发展，文本分析越来越受到重视。由于文本格式的复杂性，人们往往很难直接利用文本进行分析。因此一些将文本数值化的方法就出现了。LDA就是其中一种很NB的方法。 LDA有着很完美的理论支撑，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录：1、Gamma函数2、Dirichlet分布3、LDA文本建模4、吉普斯抽样概率公式推导5、使用LDA
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2023-10-16 02:50:07
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LDA主题模型LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document
collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋
（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而
将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋方法没有考虑词与词之间
的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为模型的改进提供了契机。每一篇文
档
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2023-12-07 23:40:37
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1 关于主题模型使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出。 主题模型属于聚类方法，是一种无监督的学习方法。与通常的tf-id
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2024-03-06 20:36:38
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“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型，模型主要解决文档处理领域的问题，比如文章主题分类、文章检测、相似度分析、文本分段和文档检索等问题。LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题、文档三层结构，文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。它采用了词袋(Bag of Words)的方法，将每一篇文章视为一个词频向量，每一篇文档代表了一些主
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2024-05-09 22:01:29
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