文章目录1.LDA原理1.1 概念1.2 公式推导2.LDA实现参考资料 1.LDA原理1.1 概念LDA全称为Linear Discriminant Analysis，中文为线性判别分析。与PCA的作用相同，LDA的作用是降维，但是区别是PCA是无监督降维，而LDA是有监督的降维，LDA可以利用训练数据的类别标签。PCA只需要将数据映射到方差最大的空间，LDA需要将类别相同的数据尽可能靠近，类
转载
2024-05-06 20:00:41
244阅读
LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种有监督数据降维算法，它与我们之前提到的PCA都是数据清洗过程中最常用的两种数据降维技术。但它们又有所不同，PCA的核心是将现有数据转换到低维度得空间中，数据的方差都变得最大。LDA的核心含义是对现有数据进行转换，数据类别变得容易区分，其方差不一定是最大的。LDA的作用： 1.将数据的维度降低，除去那些对结果影响不大
转载
2024-06-05 10:48:57
68阅读
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
转载
2023-07-21 17:23:46
1348阅读
主题模型LDA的应用拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。这些主题分布可以有多种用途：聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
转载
2024-03-18 11:09:45
60阅读
618购物狂欢节前后，网民较常搜索的关键词在微博、微信、新闻三大渠道的互联网数据表现，同时通过分析平台采集618相关媒体报道和消费者提及数据社交媒体指数趋势观察平台数据显示，5月30日起，网上关于618的讨论明显热烈起来。5月30日网上声量相关讨论的主贴有3130条，其中提及最多的是关于“零点，天猫打响618大战第一枪“、”天猫618掀价格战：大家电比京东贵我就赔！“内容的转发，从媒体源数据对比中
序工作中暂时不会用到LDA模型。不过空闲下来，学习学习，自娱自乐。LDA是generative model，这决定了这个模型的“世界观”。从LDA模型看来，文本是通过一种方式“产生”出来的。模型的理论，就是猜测文本产生的方式；模型的训练，就是给定产生方式后，通过样本，估计相关参数；模型的应用过程，就是确定了产生方式，并给定了模型参数，实际运行产生新的文本。Unigram模型最简单的一种模型。就是假
转载
2024-04-10 16:22:49
29阅读
在优秀的词嵌入方法出现之前，潜在语义分析模型（LSA）和文档主题生成模型（LDA）都是解决自然语言问题的好方法。LSA模型和LDA模型有相同矩阵形式的词袋表示输入。不过，LSA模型专注于降维，而LDA模型专注于解决主题建模问题。 在自然语言理解任务中，我们可以通过一系列的层次来提取含义——从单词、句子、段落，再到文档。在文档层面，理解文本最有效的方式之一就是分析其主题。在文档集合中学习、
转载
2023-10-19 23:12:44
158阅读
在计算机中，运算器承担了执行各种算术和逻辑运算的工作，运算器由算术逻辑单元（ALU），累加器，状态寄存器和通用寄存器等组成。ALU的基本功能包括加，减，乘，除四则运算，与，或，非，异或等逻辑运算，以及移位，求补等操作。运算器的操作和操作种类由控制器决定。运算器处理的数据来自存储器；处理后的结果数据通常送回存储器，或暂存在运算器中。 一位全加器，全加器（FA）是最基本的加法单元，有加数Ai
LDA 简介LDA认为一篇文档由一些主题按照一定概率组成，一个主题又由一些词语按照一定概率组成。早期人们用词袋模型对一篇文章进行建模，把一篇文档表示为若干单词的计数。无论是中文还是英文，都由大量单词组成，这就造成词袋向量的维数巨大，少则几千多则上万，在使用分类模型进行训练时，非常容易造成训练缓慢以及过拟合。LDA本质上把词袋模型进行了降维，把一篇文档以主题的形式进行了表示。主题的个数通常为几百，这
转载
2024-04-07 17:53:02
90阅读
隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet allocation）是一种生成式统计模型，是泛化的pLSA模型，区别在于LDA假设主题分布是稀疏的Dirichlet prior，即所有文档只覆盖一小部分的主题，且这些主题只频繁地使用一小部分的单词。LDA是三层贝叶斯模型，基于变分方法的近似推理和经验贝叶斯参数估计的EM算法，使用“先验分布”和“数据对数似然”得出“后验分布”，再用后验分布作为
转载
2024-08-01 10:49:47
122阅读
这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
转载
2017-05-27 18:50:00
192阅读
2评论
目录
1.sklearn中LDA的简单使用方法
2.维度不一致问题
1.sklearn中LDA的简单使用方法
最近在对数据进行预处理的过程中，使用了有监督的降维方式——线性判别分析（LDA）。直接能通过调用sklearn提供的接口就能实现。具体导入方式如下：
from sklearn.discriminant_analysis impo
转载
2024-04-05 00:00:48
56阅读
实用标准文案文档大全计算机组成原理实验教程山西大学计算机与信息技术学院2015年8月实用标准文案实验系统硬件布局图实验注意事项1、根据实验要求接线。由于实验箱中配备的排线只有2口、4口、6口和8口四种，当需要用1口、3口线时，可用2口、4口替代，但要注意连线两端的颜色一定要对应。2、接好线路并检查无误后，再打开实验箱的电源。3、插线、拔线前一定要关闭电源，不要带电操作。4、电源关闭后，不能立即重启
转载
2024-09-05 10:04:38
19阅读
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
转载
2024-08-12 17:21:15
92阅读
对于SEOr每天面对的挑战来自于搜索引擎的排序算法，因为这个算法是对搜索词汇在结果页中排名到底的重要依据，并且搜索引擎通过构建一个可学习的模型来识别页面上的文本内容。LDA算法- 主题建模&分析 LDA算法公式： 为了便于理解这里有个简化的形式： 我们来尝试解释一下，主题词的机会= 该主题所在文档的出现频次X 改主题词使用的频次 ；&n
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
转载
2023-12-28 11:11:10
143阅读
说明 ：本文为个人随笔记录，目的在于简单了解LDA的原理，为后面详细分析打下基础。 一、LDA的原理LDA的全称是Linear Discriminant Analysis（线性判别分析），是一种supervised learning。LDA的原理：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
转载
2023-06-12 17:46:24
140阅读
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
转载
2024-05-22 20:45:50
34阅读
学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习（3）核主成分分
转载
2024-04-22 10:22:55
81阅读
1、铺垫 最开始听说“LDA”这个名词，是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列，叫LDA数学八卦，不知是因为这篇文档的前序铺垫太长，还是因为其中的数学推导细节太多，导致一直没有完整看完过。现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础，如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路，则很容易陷入LDA的细枝末节之中，L
转载
2024-06-16 10:22:34
0阅读
