我最近在研究如何利用 Python 实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型。这是一种用于主题建模的强大算法，能够从大量文本中发现潜在主题。令人兴奋的是，我想记录下整个实现过程，同时也包含一些可视化的内容，帮助我更好地理解这个算法。
## 背景描述
在大数据时代，如何从文本中提取有意义的信息是一项重要的任务。LDA模型正是为了解决这个问题而提出的。它可以将文本集中
# Python实现LDA: 主题建模的利器
主题建模（Topic Modeling）是文本挖掘领域中一种常见的技术，它可以帮助我们从大量文本数据中发现隐藏的主题结构。其中，Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种被广泛应用的主题建模算法之一。本文将介绍如何使用Python实现LDA算法，并通过一个简单的示例来演示其应用。
## 什么是LDA算法？
LDA是一种
原创
2024-06-22 04:34:16
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## 使用Python实现LDA（Latent Dirichlet Allocation）
Latent Dirichlet Allocation （LDA）是一种主题建模算法，常用于从文本数据中提取潜在主题。今天我们将通过一个简单的案例来学习如何实现LDA。作为一名刚入行的小白，下面是你实现LDA的完整流程以及每一步的详细说明。
### 流程概述
在实现LDA之前，我们首先需要了解整个流程
原创
2024-09-07 05:52:58
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这段时间对LDA比較感兴趣，尝试在工作中使用它。平时做想法的高速验证，都用的是“GibbsLDA++-0.2”，一个c实现版本号的LDA。这两天用c++ stl自己写了一个单机版的LDA，初衷例如以下： 1. “GibbsLDA++-0.2”虽说号称是最popular的LDA工具包。只是依旧有明显的
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2017-05-27 18:50:00
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在机器学习领域，主题建模是一项重要的技术，而潜在狄利克雷分配（LDA）则是实现主题建模的经典算法之一。本文将详细阐述“python 手动实现LDA”的过程，以帮助读者更好地理解LDA的原理和实现过程。
关于计算相关的数学公式，LDA是一种生成式模型，假设文档是由多个主题生成的，而主题又是由词汇生成的。通过挖掘这些主题，能帮助我们提取文档的语义关键信息。
### 背景描述
在文本挖掘中，主题建
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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# _*_ coding: utf-8 _*_
"""
python_lda.py by xianhu
"""
import os
import numpy
import logging
from collections import defaultdict
# 全局变量
MAX_ITER_NUM = 10000 # 最大迭代次数
VAR_NUM = 20 # 自动计算迭代次数时,计算方差的区间大
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2024-08-30 12:46:55
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# 使用Python实现LDA降维
在数据分析和机器学习中，降维是一个非常重要的步骤。在本教程中，我们将重点介绍如何使用LDA（线性判别分析）进行降维。LDA不仅能帮助我们减少数据的维度，还能提升分类的准确性。以下是我们将要完成的步骤和代码实现。
### 1. 整体流程
为了更清晰地了解整个过程，我们可以将任务划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
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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学习如何使用LSH在Python中构建推荐引擎; 一种可以处理数十亿行的算法你会学到：在本教程结束时，读者可以学习如何：通过创建带状疱疹来检查和准备LSH的数据选择LSH的参数为LSH创建Minhash使用LSH Query推荐会议论文使用LSH构建各种类型的推荐引擎目录你会学到：局部敏感哈希（LSH）建议简介带状疱疹为何选择LSH？商业用途LSH技术概述将文本转换为一组带状疱疹带状疱疹
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2023-12-19 18:27:28
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# 使用Python实现LDA算法的入门指南
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题建模方法，可以帮助我们从一组Document中提取潜在的主题。对于刚入行的小白来说，理解和实现LDA算法可能会感到困难。本篇文章将逐步引导你通过使用Python编程实现LDA算法的过程，并提供详细的代码示例和解析。
## 流程概述
为了更好地理解整个实现过程，我们可以将其分
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
143阅读
为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法，与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法。PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法，那为什么还要有LDA呢？下面我们就来回答这个问题？ PCA是一种无监督的数据降维方法，与之不同的是LDA是一种有监督的数据降维方法。我们知道即使在训练样本上，我们提供了类别标签，在使用PCA模型的时候，我们是不利用类别标签的，而LDA在
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2023-10-26 22:01:38
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1 所需工具库 2 python实现 python工具库： 2.1 初始化停止语料 2.2 读入语料数据 2.3 建立词典 2.4 LDA模型拟合推断 2.5 随机打印某10个文档的主题 ...
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2021-08-11 16:31:00
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LDA整体流程先定义一些字母的含义：文档集合D，topic集合TD中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,…,wn >，wi表示第i个单词，设d有n个单词。（LDA里面称之为word bag，实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响）D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY（简称VOC）LDA以文档集合D作为输入（会有切词，去停用词，取词干等常见的预处理，略去不表
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2024-01-08 18:18:29
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本来玩这些都是满足自己的爱好，然而嘛，，同学突然建议我写一些blog，我才突然想到，是哦，现在怎么投简历都是已读不回，索性把自己的项目都搬上来做个博客吧hhh，说不定也能为简历加点分，毕竟宜家揾食艰难哦~前情提要：有同学找我让我帮忙写一个情感打分的东东，于是嘛我给写出来了，从爬取数据开始写，一直到打分完成。分都打了，那不得来个词语统计？于是就又有了这篇文章。首先看到打完分的语句 &nbs
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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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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1）从狄利克雷分布α中抽样，生成文档d的主题分布θ2）从主题的多项式分布θ中抽样，生成文档d的第i个词的主题zi3）从狄利克雷分布β中抽样，生成主题zi对应的词语分布φi4）从词语的多项式分布φi中采样，最终生成词语wi 这个模型图的解释如下：1.：这个过程表示生成第n个词对应的topic。在生成第m篇文档的时候，先从topic骰子中抽了一个骰子，然后投掷这个骰子，得到文档中第n个词的t
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2024-07-29 18:12:30
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是由Blei等人在2003年提出来的。LDA是在pLSI的基础上增加了贝叶斯框架，是pLSI变成了贝叶斯主题模型的LDA。概率模型求参数，当然需要进行参数估计，LDA参数估计的方法有：变分贝叶斯推断（VB）；期望传播（EP）；Collapsed Gibbs Sampling；Collapsed Variational B
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2024-03-28 22:02:38
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