Matlab提供多种能够进行文件读写的函数，这些函数是Matlab语言的一部分，并不需要任何额外的工具箱的支持。文本文件Matlab中对文件的读写函数可以分为2大类：高级函数和低级函数。简单的说，高级函数的调用语法简单，方便使用；但是可定制性差，只适用某些特殊格式的文件类型，缺乏灵活性。在实际的使用中，很多人会推荐这样的一种选择原则：在读取文件时，尽量使用高级函数；在存写文件时尽量使用低级函数，因
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型，该模型简单，对噪音的鲁棒性较好，不容易过拟合，但是，简单模型的表达能力会弱一些，为了增加LDA算法的表达能力，我们可以将数据投影到非线性的方向上去。为了达到这个目的，我们可以先将数据
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2024-06-07 14:25:27
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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
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2023-12-28 11:11:10
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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
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2024-04-22 20:55:49
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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
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2023-11-29 14:48:10
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一，函数文件在matlab中，M文件分为脚本文件和函数文件。如果M文件的第一个可执行语句以function开头，那这个M文件就是函数文件。函数文件内定义的变量为局部变量，只在函数文件内部起作用，当函数文件执行完后，这些内部变量将被清除。本文介绍如何规范地编写一个函数文件。通常，函数文件由函数声明行、H1行、在线帮助文本区、编写和修改记录、函数主体等几个部分组成。格式如下：function 输出形参
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2024-04-28 14:37:13
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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
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2023-08-15 14:40:58
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R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）tecdat.cn
判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析（LDA）特别受欢迎，因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析（QDA）是LDA的变体，允许数据的非线性分离。最后，正则化判别分析（RDA）是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关注LDA，并探讨其在理论和实践中作为分类和可视化技术
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2023-10-07 09:12:07
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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
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2023-11-01 14:49:51
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##################################################################################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
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2023-06-18 14:56:52
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传统方法向量空间模型（VSM）的缺点传统向量空间模型使用精确的词匹配，即精确匹配用户输入的词与向量空间中存在的词。由于一词多义(polysemy)和一义多词(synonymy)的存在，使得该模型无法提供给用户语义层面的检索。比如用户搜索”automobile”，即汽车，传统向量空间模型仅仅会返回包含”automobile”单词的页面，而实际上包含”car”单词的页面也可能是用户所需要的。下面是LD
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
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2023-10-03 19:17:13
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目录1. LDA原理2. 瑞利商与广义瑞利商3. LDA二分类4. LDA多分类5. LDA降维算法流程6. LDA优缺点LDA与PCA的区别 1. LDA原理一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）。LDA是一种监督学习的降维技术，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
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2024-05-29 16:18:36
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主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。那便开始吧！数据在这里将使用到的数据集是15年内发布的100多万条新闻标题的列表，可以从Kaggle下
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2023-10-08 06:56:55
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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
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2023-07-21 17:23:46
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LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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《1》load()函数用于从服务器加载数据，并使用返回的html内容替换当前匹配元素的内容。load()函数默认使用GET方式，如果提供了对象形式的数据，则自动转为POST方式。 因为默认使用的是Get请求方式，所以我们也可以在url加数据进行提交。例如$("#box").load("loadTest.html？name=zhang&age=25")load()方法可以参数三个参数：url
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2024-09-27 13:16:45
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机器学习中的各种损失函数：平方误差损失（L2 loss）绝对误差损失（L1 loss）Smooth L1 Loss（Huber）合页损失Hinge loss二分类交叉熵损失函数Binary Cross Entropy Loss平方误差损失（L2 loss）每个训练示例的平方误差损失，也称为“L2损失”，是实际值与预测值之差的平方。相应的代价函数是，这些平方误差的均值（MSE）MSE损失函数。它是一
# 使用LDA函数进行主题建模：R语言入门
在现代数据分析中，主题建模是一种很受欢迎的技术，它可以帮助我们总结大量文本数据中的隐含主题。其中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的生成主题模型，可以发现文档中的潜在主题。本文将通过R语言的`lda`函数来示范如何进行主题建模，并详细解释每一步骤。
## 什么是LDA？
LDA（Latent Dirichl
