##################################################################################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
LDA模型用来推测文档的主题分布，将文档集中每篇文档的主题以概率的形式给出，最终可以根据主题分布来对文档进行聚类或分类LDA 采用词袋模型。所谓词袋模型，是将一篇文档，我们仅考虑一个词汇是否出现，而不考虑其出现的顺序。在词袋模型中，“我喜欢你”和“你喜欢我”是等价的。与词袋模型相反的一个模型是n-gram，n-gram考虑了词汇出现的先后顺序。 认为主题可以由一个词汇分布来表示，而文章可
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2024-04-22 14:41:33
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文章目录1 前言1.1 K近邻的介绍1.2 K近邻的应用2 二维数据集演示2.1 导入函数2.2 导入数据2.3 训练模型及可视化3 莺尾花数据集全数据演示3.1 导入函数3.2 导入数据3.3 训练模型及预测4 模拟数据集演示4.1 导入函数4.2 模拟数据集4.3 建模比较5 马绞痛数据+pipeline演示5.1 下载数据集5.2 导入函数5.3 填充空值5.4 建模计算6 讨论 1 前言
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2023-11-06 16:58:16
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一、LDA主题模型简介 LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。 LDA主题模型不关心文档中单词的顺序，通常使用词袋特征（bag-
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2023-09-27 19:29:34
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Python：电商产品评论数据情感分析，jieba分词，LDA模型
本节涉及自然语言处理（NLP），具体涉及文本数据采集、预处理、分词、去停用词、词频分析、LDA主题模型代码部分1 # -*- coding: utf-8 -*-
2 """
3 Created on Mon Oct 1 12:13:11 2018
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5 @author: L
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2024-07-31 16:19:09
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利用python sklearn 库实现LDA主题建模本文介绍了如何使用python中的sklearn机器学习库实现自然语言处理中的LDA主题建模。1.导入相关模块及数据本文所使用的数据来源于web of sci 上的论文摘要数据。import pandas as pd
import numpy as np
import mglearn
from sklearn.decomposition im
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2023-10-07 13:40:13
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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
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2024-06-05 10:48:57
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1、“bag-of words”词袋模型词袋模型是在自然语言处理和信息检索中的一种简单假设。在这种模型中，文本（段落或者文档）被看作是无序的词汇集合，忽略语法甚至是单词的顺序。 词袋模型被用在文本分类的一些方法当中。当传统的贝叶斯分类被应用到文本当中时，贝叶斯中的条件独立性假设导致词袋模型。另外一些文本分类方法如LDA和LSA也使用了这个模型。 2、向量空间模型&n
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2024-03-28 09:15:49
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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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实现LDA算法需要用到一些数学和概率统计的知识，你需要根据LDA算法的具体公式，实现初始化模型参数、Gibbs采
原创
2024-03-05 15:35:46
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# 如何实现Python LDA库的全名
随着数据科学和自然语言处理的不断发展，LDA（Latent Dirichlet Allocation）作为主题建模的一种流行方法，越来越受到重视。对于初学者来说，了解如何在Python中使用LDA库是个不错的开始。本文将为你详细讲解如何实现这一目标。
## 流程概述
在学习如何使用LDA库之前，我们先来制定一个详细的流程表。这个流程将分为几个步骤，帮
原创
2024-10-20 06:51:57
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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：
在今天的博文中，我将分享有关“Python的LDA调参”方面的经验和思考。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一个广泛用于主题建模的算法，但实际应用中调参却成为了一个技术痛点。下面我将详细记录调参的过程。
### 背景定位
在我们项目初期，处理文本数据时，主题建模是一个亟需解决的问题。我们面临着以下技术痛点：
- **初始技术痛点**：
- 模型无法正确捕捉
安装完成后，在你的Windows或者苹果OS X桌面上可以看到标有IDLE的图标了。如果你使用的是Ubuntu，在“应用”菜单中，可以看到一个新的组“编程”，其中有个应用叫IDLE。这是"PythonShell程序"，是python集成环境的一部分。这三个(>>>)如果你没有设置系统中shell的PATH环境变量，你也可以将“python”改为机器上python可执行文件的完整路
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2024-01-30 21:36:38
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从主观的理解上，主成分分析到底是什么？它其实是对数据在高维空间下的一个投影转换，通过一定的投影规则将原来从一个角度看到的多个维度映射成较少的维度。到底什么是映射，下面的图就可以很好地解释这个问题——正常角度看是两个半椭圆形分布的数据集，但经过旋转（映射）之后是两条线性分布数据集。LDA与PCA都是常用的降维方法，二者的区别在于：出发思想不同。PCA主要是从特征的协方差角度
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2024-05-30 01:58:49
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目前比较方便的LDA解法是gibbs采样，但是对于改进型LDA，如果分布不再是dirchlet分布，p(z|w)可能就不太好求了（这里z代表隐藏变量，w是观察量），只能用变分法。LDA变分EM算法LDA主要完成两个任务，给定现有文档集合D，要确定超参数α，β值；或者给一篇新的文档，能够依据前面的超参数来确定隐藏变量θ，z分布。其实后面一个任务可以归到前面中，因为前面可以顺带求出隐变量分布。 这里
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2024-07-05 20:56:02
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摘要：本文讨论的LDA是对于离散数据集，如文本集，的一种生成式概率模型。LDA是一个三层的贝叶斯分层模型，将数据集中每一项，如每个文本，建模为某些未知的topic组成的集合的混合。每个topic又建模为某种混合概率分布。在文本建模中，话题的概率就提供了每个doc的具体表示。个人理解：1.生成式模型，就好像我们要写出一篇文章（生成一篇文档），我们在下笔的时候脑袋里要先有这个文章的主题，然后在这个主题
在上一篇博文中提到了LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型，翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型。今天进一步对其作简要介绍。需要注意的是，LDA也是有名的Linear Discriminant Analysis（线性判别分析）的缩写。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
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2024-01-18 14:03:12
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虽然现在深度学习几乎一统天下，但回顾一下经典还是很有意思的。LSA已经成为经典的经典，UCB的Thomas Hofmann(现在已经到了Google)提出的PLSA，普林斯顿的David Blei提出的LDA，其实在很多应用中还很有效的。在话题提取问题中，一类经典的模型就是话题模型。 总的来说，话题模型的目标是在大量的文档中自动发现隐含的主题结构信息。在本文中，我们将主要介绍以下几种常见
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2024-01-10 16:59:43
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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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