图像主色提取算法我们在网易云上听歌, 略加设置就能在能看到这样的效果:网易云是怎么提取出专辑封面主要颜色的呢 首先, 我们需要思考如何表示一张图片. 图片是由一系列像素点组成的, 最简单的表示图片的方法就是用位图, 也即记录下每个像素点的 rgb 来表示 所以我们可以用一个 width * height * 3 的数组来表示一张图片, 其中 width 和 height 分别表示宽高, 3 代表
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2023-10-08 16:19:25
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# Python确定主题数
在数据分析和机器学习领域，确定主题数是一个非常重要的问题。主题数的确定影响着模型的效果和结果的解释性。在本文中，我们将介绍如何使用Python来确定主题数。
## LDA模型
Latent Dirichlet Allocation（LDA）是一种常用的主题模型，它可以用来发现文档集合中隐藏的主题结构。LDA模型假设每篇文档是由多个主题混合而成的，而每个主题又由一组
原创
2024-06-15 04:33:24
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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
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2024-05-21 21:26:36
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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
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2024-08-19 22:01:24
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# 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
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
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2023-10-24 22:38:14
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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： &
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2023-11-01 15:40:53
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# 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 |
|------|------|
主题模型简介LDA主题模型的主要作用是在已知文章和词汇的情况下去反推文章的主题。常见的主题模型有plsa模型，LDA主题模型和BTM模型。其中LDA模型和BTM模型都可以看做是在plsa模型的基础之上发展而来的，LDA模型是在plsa模型的基础之上加入了贝叶斯框架,BTM模型是通过对词对{word_1,word-2}的学习来推出文章的主题分布的。相对于LDA模型,BTM模型的优点在于对短文本有着更
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
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2024-01-16 11:27:25
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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，
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2024-01-25 22:35:29
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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
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2024-05-07 23:34:07
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LDA主题提取时最佳主题数如何确定 python
在自然语言处理（NLP）中，主题建模是一项重要技术，其中潜在狄利克雷分配（LDA）是一种常用的方法。LDA可以帮助从大规模文本数据中提取潜在主题，以便更好地理解文档的内容。然而，确定最佳主题数这个问题常常让很多数据科学家和开发者感到困惑。
> 关于业务影响分析，确定LDA模型的最佳主题数对于理解用户需求，提高内容推荐系统的准确性至关重要。例如，
# LDA计算主题强度的Python示例
## 引言
在自然语言处理（NLP）领域，主题建模是用于发现文本数据中隐藏主题的一种有效技术。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是最常用的主题建模方法之一。本文将讨论如何使用Python实现LDA模型，并计算主题强度。通过这篇文章，您将了解LDA的基本概念、Python代码示例以及如何可视化结果。
## LDA的基本原理
原创
2024-08-29 05:16:08
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在现代信息技术环境中，主题计算无疑是一个备受关注的话题。如何计算一个主题的强度可以帮助我们量化信息价值、优化内容创作流程并提高效率。本文将围绕如何使用 Python 进行主题强度计算，详细阐述处理过程中的各个步骤。
### 背景定位
在现实场景中，企业常常需要分析大量文本数据，提取出主题的强度以优化市场策略和产品设计。比如，某科技公司在推出新产品前，希望深入分析竞争对手的评价，以便更好地迎合市场
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
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2024-03-06 20:36:38
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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
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2024-06-07 22:54:13
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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
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2024-06-04 11:29:02
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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
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2024-03-07 16:20:03
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LDA主题模型主题数的确定 通过折肘法+困惑度折线确定lda模型的主题个数LDA主题模型主题数的确定前言理论代码图像结论 前言如题，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型中极具代表性的一种，常用于文本分类，推测文本（文档）的主题分布。简而言之：LDA算法可以将文档集中的每篇文章所对应的主题以概率分布的形式给出。给定一些文档集，可通过LDA算法获得这些文档的主题分
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2023-12-07 09:28:51
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