文章目录1 前言1.1 线性判别模型的介绍1.2 线性判别模型的应用2 demo数据演示2.1 导入函数2.2 训练模型2.3 预测模型3 LDA手写数字数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 输出图像3.4 建立模型3.5 预测模型4 讨论 1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在
转载
2023-10-03 19:17:13
116阅读
LDA(Latent Dirichlet Allocation)：潜在狄利克雷分布，是一种非监督机器学习技术。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。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章（当然这里假定词与词之间是没有顺序的，即所有词无序的堆放在一个大袋子中
转载
2023-11-01 14:49:51
104阅读
文本主题模型提取如下程序将句子主题提取后，将权重值存入dataframe. #!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import math
import warnings
import jieba
from gensim imp
转载
2023-11-07 01:07:22
64阅读
# Python 安装 LDA 包指南
在机器学习和文本分析中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种非常重要的主题建模算法。安装 LDA 相关的包是使用这个算法的第一步。本文将为你提供详细的步骤，教会你如何在 Python 环境中安装 LDA 包，并展示一些基本的操作。
## 安装流程概述
为了确保你能够顺利安装 LDA 包，下面是整个流程的步骤概览：
|
LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。一、马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。1、蒙特卡洛方法蒙特
SparkLDA实例一、准备数据数据格式为：documents:RDD[(Long,Vector)]，其中：Long为文章ID，Vector为文章分词后的词向量；通过分词以及数据格式的转换，转换成RDD[(Long,Vector)]即可。二、建立模型importorg.apache.spark.mllib.clustering._valldaOptimizer=newOnlineLDAOptimi
原创
2019-02-12 15:06:05
2775阅读
点赞
在数据挖掘和自然语言处理领域，LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型常用于主题建模，而在Python中实现LDA的包有多个版本。以下将详细阐述如何安装合适版本的 LDA 包，以确保最佳性能和兼容性。
## 环境准备
在开始安装 Python LDA 包之前，需要配置开发环境。以下是需要的前置依赖。
| 依赖包 | 版本
在机器学习领域，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种用于主题建模的算法，它能够根据文本中的单词分布，提取出潜在主题并将文档进行分类。Python的LDA包有助于我们迅速实现这一功能。以下是关于如何运用Python的LDA包以及应急管理的全面指南。
### 备份策略
在使用LDA包前，需要确保我们的数据安全，因此必须构建合理的备份策略。备份策略的核心环节如下：
详解 LDA 详解 LDA基本概念什么是LDALDA 核心思想LDA 简单二分类实例实现步骤（python）第一步 标准化处理第二步 计算每一类别特征的均值向量第三步 计算类间散布矩阵S(B)和类内散布矩阵S(W)第四步 计算矩阵S(W)^(-1)S(B)的特征值和对应的特征向量第五步 选取前k个特征和对应的特征向量，构造一个d×k维的转换矩阵W，其中特征向量以列的形式排列第六步 将训练样本通过
转载
2023-10-27 04:34:29
92阅读
D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型（翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型）让主题模型火了起来， 今年3月份我居然还发现了一个专门的LDA的R软件包（7月份有更新），可见主题模型方兴未艾呀。主题模型是一种语言模型，是对自然语言进行建模，这个在信息检索中很有用。 LDA主题模型涉及到贝叶斯理论、Di
转载
2024-05-13 12:10:56
37阅读
为什么要做降维：提高计算效率留存有用的特征，为后续建模使用在项目中实际拿到的数据，可能会有几百个维度（特征）的数据集，这样的数据集在建模使用时，非常消耗计算资源，所以需要通过使用降维方法来优化数据集线性判别分析（Linear Discriminant Analysis）用途：数据预处理中的降维，分类任务（有监督问题）目标：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴成分 将特征空间（数据集中的多维样
转载
2024-04-22 20:55:49
44阅读
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
用python处理文本数据 Q：这篇文章主要讲什么？Ａ：这篇文章主要讨论如何用python来做一些简单的文本处理——文本相似度比较。谈起python的自然语言处理，肯定会让人想起NLTK。不过上面这两个任务并不需要NLTK这个库，只是用到了gensim。由于涉及中文，所以还用到了jieba来做中文分词。Ｑ：Gensim是什么东西？Ａ：首先说说gensim是个怎样的python库吧。由于
转载
2024-08-10 13:56:34
21阅读
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
转载
2023-11-29 14:48:10
67阅读
这次，我们来学习一种经典的降维方法:线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA). 在前面博客中（点我）我们讲解了PCA降维算法。PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。PCA优缺点： 优点：1.最小误差 2.提取了主要信息 缺点：PCA将所有的样本（特征向量集合）作为一个整体对
转载
2023-08-15 14:40:58
240阅读
python+opencv+dlib实现人脸识别一、win10安装opencv和dlib二、打开摄像头，实时采集人脸并保存、绘制68个特征点三、人脸虚拟P上一付墨镜四、总结五、参考资料 一、win10安装opencv和dlib1.使用命令查看当前python版本为3.8python2.使用命令安装opencvpip3 install opencv_python3.搜索对应版本的dlib文件下载好
转载
2023-10-27 07:38:38
180阅读
导读本文针对MLP-Mixer等已有方案存在的分辨率相关、不便于向下游任务迁移的问题，提出了一种新颖的CycleFC操作，并由此构建了CycleMLP架构。本文非常漂亮的一个操作：通过对ChannelFC的采样点引入更高感受野升级为CycleFC，提升感受野的同时保持计算量不变。
标题&作者团队
CycleMLP: A MLP-like Architecture for De
转载
2024-03-26 05:19:10
72阅读
1、LDA的基本原理LDA线性判别分析也是一种经典的降维方法，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。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“*投影后类内方差最小，类间方差最大*”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每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
转载
2024-05-09 21:49:12
121阅读
##################################################################################3两类的线性判别问题可以看作是把所有样本都投影到一个方向上，然后在这个一维空间中确定一个分类的阈值。过这个阈值点且与投影方向垂直的超平面就是两类的分类面。Fisher线性判别的思想就是：选择投影方向，使投影后两类相隔尽可能远，而同时每一
实验原理LDA（Linear Discriminant Analysis）线性判别分析是一种监督学习的线性分类算法，它可以将一个样本映射到一条直线上，从而实现对样本的分类。LDA的目标是找到一个投影轴，使得经过投影后的两类样本之间的距离最大，而同一类样本之间的距离最小。LDA的过程可以分为以下几步：1.计算每个类别的均值向量。2.计算类内散度矩阵（Within-class scatter matr
转载
2023-06-18 14:56:52
171阅读
