一、jupyter更换主题jupyter默认主题为白色，时间长了容易引起视觉疲劳，那么怎么更换jupyter的主题呢？更换主题前需退出jupyter服务。Windows7环境，win+R组合键进入DOS模式，执行命令安装jupyter主题：pip install jupyterthemes在安装过程中可能遇到让升级pip的提示，大家按照提示进行升级就是了。查看已安装了哪些主题：jt -l更改主题为
转载
2024-08-19 22:01:24
31阅读
介绍性的讲解在此不多讲，本文主要讲主题模型LDA的原理。我们可以从生成模型思考一下，一篇文章由文档进而生成文字，是怎样的一个概率过程呢。在主题模型中，文档“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”。按照该思路，文档中词语出现的概率为： &
转载
2023-11-01 15:40:53
96阅读
LDA 主题模型LDA的应用方向信息提取和搜索文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘基于内容的图像聚类、目标识别生物信息数据的应用基础函数LDA基本函数LDA涉及的问题共轭先验分布Dirichlet分布LDA模型：Gibbs采样算法学习参数共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果后验概率p(θ|x)和后验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时先验分布叫做似然函数的共轭先
转载
2024-05-07 23:34:07
32阅读
主题模型 LDA 入门（附 Python 代码）
一、主题模型在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。 主题可以被定义为“语料库中
转载
2023-10-24 22:38:14
322阅读
1.LDA主题模型简介主题模型的核心思想是——一篇文章中的每个词语都是经历以下两个步骤之后生成而来：一篇文章以一定概率选择了某个主题，然后并从这个主题中以一定概率选择某个词语。如下图所示：比如某一篇文档 d，它的主题分布如右方红色柱状图所示。这篇文档最有可能是一篇体育，新闻类型的文档。 :所以主题模型本质上想说一篇文章是如何诞生的：
1.首先选择好文章的主题 ，
2 .然后选择好符合主题的词语组合
转载
2024-01-16 11:27:25
184阅读
说明：这是一个机器学习、数据挖掘实战项目
Python实现基于LDA模型进行电商产品评论数据情感分析
前言 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，
转载
2024-01-25 22:35:29
290阅读
1 关于主题模型使用LDA做推荐已经有一段时间了，LDA的推导过程反复看过很多遍，今天有点理顺的感觉，就先写一版。隐含狄利克雷分布简称LDA（latent dirichlet allocation），是主题模型(topic model)的一种，由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出。 主题模型属于聚类方法，是一种无监督的学习方法。与通常的tf-id
转载
2024-03-06 20:36:38
111阅读
# 如何在Python中实现LDA最佳主题数
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一种重要的技术，用于从文本中提取潜在主题。潜在狄利克雷分配（LDA）是最常用的主题建模算法之一。本文将教你如何使用Python实现LDA，尤其是如何确定最佳的主题数。
## 流程概述
在开始之前，让我们先概括一下实现LDA的整体流程。以下是步骤汇总表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
# LDA主题建模与Python中的主题数确定
主题建模（Topic Modeling）是一种自然语言处理技术，用于从大量文档中提取隐藏的主题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题建模算法之一，它能够根据文档的单词分布自动识别主题。本文将探讨如何在Python中实现LDA主题建模，并讨论如何确定合适的主题数量。
## LDA主题建模的基本原理
LDA
gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model)，网址在：http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐，参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤。我本机用的python2.7，需安装setuptools或者pip，然后
转载
2024-05-21 21:26:36
30阅读
作者：苏格兰折耳喵—————————————————————————————————————————————————————
对于当下共享单车在互联网界的火热状况，笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析，主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角，透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势。
Note:本文写于2017.07,那个时候，共享单车界算是“那时花开月正圆”，局势还
转载
2024-06-04 11:29:02
32阅读
不讨论数学推导，只讨论调用一些封装好的类库，简单应用。什么是主题 因为LDA是一种主题模型，那么首先必须明确知道LDA是怎么看待主题的。对于一篇新闻报道，我们看到里面讲了昨天NBA篮球比赛，那么用大腿想都知道它的主题是关于体育的。为什么我们大腿会那么聪明呢？这时大腿会回答因为里面出现了“科比”、“湖人”等等关键词。那么好了，我们可以定义主题是一种关键词集合，如果另外一篇文章出现这些关键词
转载
2024-06-07 22:54:13
45阅读
LDA参数
LDA求参推导中国科学技术信息研究所徐硕老师的PDF，对LDA,TOT,AT模型如何使用gibbs sampling求参进行了细致推导，并依据求参结果给出伪代码。参数alpha和beta的选择alpha是一个对称的Dirichlet分布的参数，值越大意味着越平滑（更正规化）。When a is less than 1, the prior distribution is peaked,
转载
2024-08-23 13:28:55
63阅读
LDA介绍相比于 pLSA ，2003年提出的 LDA 模型显然名气更响，应用起来也丰富得多。LDA 将模型参数视作随机变量，将多项式分布的共轭先验（也就是Dirichlet分布）作为参数的先验分布，并使用Gibbs sampling方法对主题进行采样。中文资料简直不要太多，个人认为最经典的当属《 LDA 数学八卦》，作者将 LDA 模型用物理过程详细解释，抽丝剥茧地剖析了来龙去脉，看完之后会有一
转载
2024-06-07 14:12:12
138阅读
作者：郑培引言主题模型是文本挖掘的重要工具，近年来在工业界和学术界都获得了非常多的关注。在文本挖掘领域，大量的数据都是非结构化的，很难从信息中直接获取相关和期望的信息，一种文本挖掘的方法：主题模型（Topic Model）能够识别在文档里的主题，并且挖掘语料里隐藏信息，并且在主题聚合、从非结构化文本中提取信息、特征选择等场景有广泛的用途。Latent Dirichlet Allocation（LD
转载
2024-03-07 16:20:03
96阅读
gibbs采样法解决LDA问题, 其中超参数， 各自的每个元素都相同, 便于计算input：主题数, 词汇表, 语料库,output：词的主题分布, 文档的主体分布process：初始化超参数 , ;构建一张语料库单词和所在文档的词汇l链表, 该表的第个索引为第个单词所在的文档;gibbs采样直到收敛:
建立两个计数矩阵: a) 词汇表中的每个单词所属主题的计数 b) 语料库文档的每篇文档所
转载
2024-06-28 04:03:12
41阅读
主题模型LDA原理LDA也称为隐狄利克雷分布，LDA的目的就是要识别主题，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）。 文档生成方式按照先验概率$P(d_{i})$选择一篇文档$d_{i}$从狄利克雷分布$\alpha$中取样生成文档$i$的主题分布$\theta_{i}$，换言之，主题分布$\theta_{i}$由超参数$\alpha$的狄利克雷分布生成从主题
转载
2024-05-08 13:53:14
75阅读
Mahout – Clustering (聚类篇)7 Replies什么是Mahout？” Apache Mahout™ project’s goal is to build a scalable machine learning library ”我来拓展一下： (1) Mahout 是Apache旗下的开源项目，集成了大量的机器学习算法。 (2) 大部分算法，可以运行在Hadoop上，具有很好
（一）LDA作用
传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个文档是相似的。
举个例子，有两个句子分别如下：
转载
2024-01-16 11:27:39
61阅读
这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。1. LDA贝叶斯模型LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”，“数据（似然）”和"后验分布"三块。在贝叶斯学派这里：先验分布 + 数据（似然）= 后验分布 这点其实很好理解，因为这符合我们人的思维方式，比如你对好人和坏人的认知，先验分布为：100
转载
2024-04-26 21:24:04
72阅读
