各类型算法评估指标算法评估指标简介对于聚类,分类,回归三大算法类,有不同的算法评估指标,不同的评估指标.聚类算法常用评估指标:轮廓系数 SSE(误差平方和)分类算法常用评估指标:准确率,查准率,查全率,F1-score,PR曲线,ROC曲线和AUC指标,ROC曲线下的面积就是AUC指标.回归算法的评估指标:R方范围[-inf,1] (真实值与预测 ),MSE,MAE,RMSE手肘法获取K-mean
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2024-04-16 10:30:26
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机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1 LDA算法学习与回顾2.1.1 LDA原理2.1.2 LDA的算法模型二分类模型多分类模型2.1.3 LDA的优化问题2.2 LDA的算法流程2.3 LDA算法等价模型2.3.1 除法及其调换位置2.3.2 减法模型及其调换位置2.3.3 除法正则模型2.3.4 减法正则模型三、实验步骤与过程3.1 比较
最近一直在学opencv库里人脸识别中的一些算法代码，有一个模块里有三种算法PCA、LDA、LBPH用来识别人脸，PCA算法本身的基本的数学原理已在上篇文章中有所介绍，这篇文章主要介绍LDA算法的基本的数学原理，同样是搜索网络的资源看到有一篇线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析 - warmyellow的专栏 -在这里呢，就拿过来转到自己的博客
一、功能描述 Python 已成为当前最热门的编程工具之一，在数据分析、爬虫、机器学习、Web 开发等领域 有着广泛的应用。LDA 也称为隐狄利克雷分布，LDA 目的是识别主题，即把文档—词汇矩阵变成 文档—主题矩阵（分布）和主题—词汇矩阵（分布）。本设计具体功能如下： 1.Selenium 爬取知网“Python”主题、类别为“核心期刊”论
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2023-07-07 17:11:07
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一、项目简介1.内容：循环抓取豆瓣影评中所有观众对《陈情令》的评论，存储在文本文档中，并运用可视化库--词云对其进行分析。2.目标网站：https://movie.douban.com/subject/27195020/comments?start=3.使用软件：pycharm4.使用 python3.7
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2024-05-27 13:04:45
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目录导入数据缺失值和异常值处理特征可视化特征选择模型训练模型评估模型结果转评分计算用户总分一、导入数据在公众号「python风控模型」里回复关键字：学习资料#导入模块
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pl
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2024-04-23 13:52:20
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文章目录1 简介2 数据分析目的3 数据预处理3.1 评论去重3.2 数据清洗3.3 分词、词性标注、去除停用词3.4 提取含名词的评论3.5 绘制词云¶4 词典匹配4.1 评论数据情感倾向分析4.2 修正情感倾向4.3 LinearSVC模型预测情感¶5 最后 1 简介? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，
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2024-07-16 19:14:37
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每个程序员都有自己的学习方式，我认为编程学习不仅要看视频教程，而且还要阅读和学习文档类资料，
在这类型的教程里有很多东西要学，如果你要成为一名优秀的开发人员，先阅读文档，不仅可以帮你提高技能，而且是一种良好的习惯。
如果你也更喜欢阅读阅档，那么以下5个国外顶尖程序员都在用的文档类型教程绝对适合初学者使用：
1、Python 官方文档
如果你是做过一段时间的
贾少华，现某乳业资源规划高级专员，负责业务数据化工作；目前迷醉于经济与计算机的融合，坚信可解释性神经网络会带来更大的市场需求和学术进展；深度中二少年，动漫无敌。
原创
精选
2021-08-13 15:07:53
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098 | LDA变种模型知多少我们在之前的分享中曾经介绍过文本挖掘（Text Mining）中的重要工具LDA（Latent Diriclet Allocation）的基本原理。在文本挖掘中，有一项重要的工作就是分析和挖掘出文本中隐含的结构信息，而不依赖任何提前标注（Labeled）的信息。也就是说，我们希望能够利用文本挖掘技术来对无标签的数据进行挖掘，这是典型的无监督学习。LDA就是一个出色的
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2024-04-30 16:43:47
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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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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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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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# 使用LDA主题模型进行豆瓣评论文本情感分析
在现代社会，情感分析成为了理解用户意见和反馈的重要工具。在众多文本分析技术中，LDA（Latent Dirichlet Allocation）主题模型以其高效性和准确性被广泛应用于各类文本数据分析。本文将介绍如何使用Python实现基于LDA模型的豆瓣评论情感分析，同时提供代码示例。
## 环境准备
首先，我们需要安装一些必要的库。可以使用pi
本文建立LDA主题模型，挖掘商品评论的潜在主题。
原创
2022-11-10 09:39:57
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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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##################################################################################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(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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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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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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