背景学习了Javascript才知道原来属性的取值和赋值操作访问的“位置”可能不同、还有词法作用域这个东西，这也是我学习任何一门语言会注意的两个知识点，Python的作用域和Javascript几乎一致，这里就不做解释，本文重点介绍一下三个概念：属性取值和赋值过程属性描述符装饰器本文最好会利用这些知识介绍：如何实现自定义的@staticmethod和@classmethod。属性取值和赋值过程一切
# 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 |
|------|------|
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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在数据挖掘和主题建模中，选择合适的主题个数对LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型表现至关重要。本文将记录如何在Python环境中解决“LDA最佳主题个数”的问题，力求简明易懂。
### 问题背景
在实际的文本分析场景中，用户往往需要从大量文本数据中提取主题信息。这可能应用于社交媒体分析、客户反馈聚类等场景。选择合适的主题个数对于提高模型效果至关重要，若主题数量过
主题模型评价指标一览前言一、主题距离（Topic distance）引入与思考函数与原理Jaccard distanceKullback-Leibler divergenceHellinger distance注意事项个人经验二、pyldavis简介注意事项三、困惑度（perplexity）四、语义一致性（Coherence Score）概念及流程注意事项五、主观参考评价（Human Judge
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2023-11-12 22:59:45
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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，
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
1.朴素贝叶斯 （1）朴素贝叶斯的原理 朴素：特征独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是&nbs
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2024-07-08 10:21:19
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1.直观理解主题模型 听名字应该就知道他讲的是什么？假如有一篇文章text，通过里面的词，来确定他是什么类型的文章，如果文章中出现很多体育类的词，比如，篮球，足球之类的，那么主题模型就会把它划分为体育类的文章。因为主题模型涉及比较多的数学推导，所以我们先用一个小栗子，理解它要做的事。假设有这么一个场景：一个资深HR收到一份应聘算法工程师的简历，他想仅仅通过简历来看一下这个人是大牛，还是彩笔，他是怎
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2024-06-03 10:13:00
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1. LDA基础知识LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种主题模型。LDA一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。LDA是一个生成模型，可以用来生成一篇文档，生成时，首先根据一定的概率选择一个主题，然后在根据概率选择主题里面的一个单词，这样反复进行，就可以生成一篇文档；反过来，LDA又是一种非监督机器学习技术，可以识别出大规模文档集或语料库中的主题。LD
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2024-03-22 07:11:08
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每个企业领导者都希望自己企业官方网站主题与竞争对手不同，让自己网站的风格成为企业高辨识度的一员。那想要做到这一点，首先你需要确定自己网站主题风格，相信很多企业还不知道如何确定网站设计主题，下面就让专业设计人员华信环球小编我来告诉大家吧。（1）策划网站内容想要确定网站设计主题，首先需要策划好网站内容。有些人在建设网站时，就是没有首先对网站内容进行该有的策划，导致网站框架建设出来之后，其框架无法容下网
简介所谓分析，通常都是指从数据中获取“信息”。近来，随着数据迅猛增长——其中绝大多数数据是非结构的，要想获得相关想要的信息变成越来越困难。庆幸地是，与此同时出现了一些强大的方法来帮助我们从这些数据中抽取出我们想要的信息。文本挖掘领域中这样相关的一种技术是主题建模。正如其名，主题建模能够从一个文本对象中自动识别它的主题，并且发现隐藏的模式。这些能够帮助做出更好的决策。主题建模和那些基于规则的文本挖掘
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2023-08-30 09:40:27
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文章目录前言一、明确一个大方针二、分析网页1.查看页面结构三、开始动手吧1.获取网页信息2.获取图片地址3.全部代码总结 前言本案例仅用于技术学习每天与电脑为伴，天天看着默认的桌面屏幕，作为喜新厌旧的我怎么能忍？搜索桌面壁纸，随意的挑选了一个网址，开始爬取图片之旅。一、明确一个大方针中心主旨还是获取网页信息—提取图片信息—保存图片 使用到的库有requests，获取网页信息，BeautifulS
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2023-11-30 13:48:45
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Jupyter Notebook 想必大家都不陌生了，数据分析或机器学习数据探索时特别方便。最近对它的颜值越来越不满意，尤其是晚上，感觉很刺眼，于是就换个暗点的主题。可能有同学还不了解 Jupyter Notebook 可以换主题，这里就简单介绍一下，下面我列出了常用的几个主题效果。如果有喜欢的可以安装试试，如无，可 Ctrl + w 文章目录技术提升安装主题库查看可用主题切换主题tips 技术提
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2023-10-08 14:34:50
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引言 近年来涌现出越来越多的非结构化数据，我们很难直接利用传统的分析方法从这些数据中获得信息。但是新技术的出现使得我们可以从这些轻易地解析非结构化数据，并提取出重要信息。 主题模型是处理非结构化数据的一种常用方法，从名字中就可以看出，该模型的主要功能就是从文本数据中提取潜在的主题信息。主题模型不同于其他的基于规则或字典的搜索方法，它是一种无监督学习的方法。 主题可以由语料库中的共现词项所定义，一
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2023-08-22 14:02:10
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两种办法，一种是用百度的API，效果还可以，不过好像每天有50次的调用的限制from aip import AipImageClassify
import cv2
""" 你的 APPID AK SK """
APP_ID = 'X'
API_KEY = 'X'
SECRET_KEY = 'XX'
client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_
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2023-09-25 18:47:44
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主题建模是一种无监督的机器学习方法，它帮助我们发现文档(语料库)中隐藏的语义结构，它使我们能够快速的发现文档中
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2023-10-12 23:11:46
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主题建模可以帮助开发人员直观地理解和探索数据，以便更好地挖掘语料库中的主题。成功的主题建模需要多次迭代：清洗数据、读取结果、相应地调整预处理并重试。本文通过分析国家领导人从2014年到2021年的新春贺词的主题，对文本数据进行预处理，建立主题模型，模型验证，模型可视化等操作，最后通过主题模型总结出从中获得的信息。具体实现过程如下：1、数据预处理本文的文本数据为国家领导人从2014年到2021年的新
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2023-10-24 08:40:37
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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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概念主题：自动将文本语料库编码为一组具有实质性意义的类别主题分析的典型代表：隐含狄利克雷分布（LDA）LDA最明显的特征：能够将若干文档自动编码分类为一定数量的主题。主题数量需要人为确定主题数量原理通过对比新旧文档来判断模型的好坏，然后在不同参数的很多模型找到最优模型。 代码导入sklearn模块：from sklearn.feature_extraction.text im
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2023-11-09 23:12:07
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