这里写自定义目录标题一、 pLSA、共轭先验分布；LDA主题模型原理基本原理1.1LSA1.2pLSA1.3共轭先验分布1.4LDA1.5LDA生成过程二、 LDA应用场景三、LDA优缺点四、LDA 参数学习1.scikit-learn LDA主题模型概述2.scikit-learn LDA主题模型主要参数和方法五、使用LDA生成主题特征，在之前特征的基础上加入主题特征进行文本分类 一、 pLS
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2024-04-07 09:58:06
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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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GENSIM官方文档（4.0.0beta最新版）-LDA模型评价与可视化译文目录一、载入数据集并进行分词等预处理操作二、训练两个LDA模型三、可视化两个模型并比较案例一：可视化一个模型的主题之间的关联性案例二：可视化不同模型的主体之间的关联性。 译文目录GENSIM官方文档（4.0.0beta最新版）-面向新手的核心教程GENSIM官方教程（4.0.0beta最新版）-LDA模型GENSIM官方
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2024-08-06 11:42:51
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LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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LDA是给文本建模的一种方法，它属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。在90年代提出的LSA中，通过对向量空间进行降维，获得文本的潜在语义空间。在LDA中则是通过将文本映射到主题空间，即认为一个文章有若干主题随机组成，从而获得文本间的关系。LDA模型有一个前提：bag of w
图片来源于网络，文末附本文源码下载方法笔者之前写过一篇名为《用PCA方法进行数据降维》的文章，文章中主要讲述了如何用PCA（主成分分析）来对数据进行降维的方法。而今天笔者将介绍另一种常用的数据降维方法——LDA。LDA的全称是linear discriminant analysis，即线性判别分析，LDA与PCA一样，都可用于数据降维，但二者既有相似也有区别，PCA主要是从特征/维度的协方差角度，
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2023-10-06 16:01:32
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LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2023-11-06 12:59:17
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2019 Stata & Python 实证计量与爬虫分析暑期工作坊还有几天就要开始了。之前在公众号里分享过好几次LDA话题模型的，但考虑的问题都比较简单。这次我将分享在这个notebook中，将会对以下问题进行实战：提取话题的关键词gridsearch寻找最佳模型参数可视化话题模型预测新输入的文本的话题如何查看话题的特征词组如何获得每个话题的最重要的n个特征词1.导入数据这里我们使用的2
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2024-07-29 15:30:32
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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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文章目录LDA可以用来干什么?LDA模型简单引入与贝叶斯估计二项分布与多项分布共轭分布MCMC采样MCMC = Markov Chain（马尔科夫链）+ Monte Carlo（蒙特卡洛） LDA可以用来干什么?我们拿到一篇文章，然后读完就基本可以知道它是讲什么的，比如是讲“经济发展状况”，或者是讲“贸易战对两国的影响”，又或者是在讲“农村里的爱情故事”…LDA就是在做一个类似的事情：让计
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2024-05-09 08:58:08
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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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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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上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结： （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
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2024-08-03 16:15:47
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lda简介（理论部分见lda模型理论篇）1、lda是一种无监督的贝叶斯模型: P(词 | 文档)=P（词 | 主题）P（主题 | 文档） 同一主题下，某个词出现的概率，以及同一文档下，某个主题出现的概率，两个概率的乘积，可以得到某篇文档出现某个词的概率。 2、lda用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题
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2024-04-23 14:53:30
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LDA主题模型及python实现介绍了LDA模型的基本原理与Sklearn实现流程。1 应用聚类：主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的文章生成的总结。点击一个主题，看到该主题下一系列文章。特征生成：LDA可以生成特征供其他机器学习算法使用。LDA为每一篇文章推断一个主题分布；K个主题即是K个数值
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2024-03-15 11:52:45
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最近在研究推荐系统，其中有个隐语义模型LDA.看了大量的博客，资料，文献，对于我这种数学出身不好的人才略微知道这到底是个什么东西.记录一下，一来归纳总结一直就是一种比较好的学习方式，而来希望能够给后来者哪怕是一点点理解上启示。撇开枯燥的数学不谈，这个模型到底能够用来干什么，我发现很多资料和博客介绍的都比较笼统，看完之后脑子里都是些复杂的不知所云的数学公式，连这个模型的目的是什么都不清楚。在这里谈谈
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2024-03-29 09:12:30
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文章目录一、安装Anaconda二、用Jupyter Notebook编写python代码1.打开jupyter的两种方式第一种第二种2.第一条代码总结 一、安装Anaconda 根据自身电脑的配置以及所需要的环境选择适合的版本，默认windows最新版本，直接点击Download下载即可，下载的文件是一个.exe可执行文件 双击该文件启动安装 next➡I Agree➡Just me ➡ Ne
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2024-06-11 10:21:23
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今天开始，复习一下 LDA ，记录一些 LDA 的关键步骤，为写好论文做铺垫。第一节的主题是共轭分布，回忆贝叶斯公式：\[p(\theta|X) = \frac{p(\theta) \cdot p(X|\theta) }{p(X)} \Leftrightarrow \mathbf{ posterior = \frac{prior \cdot likelihood}{evidence}}
LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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上个学期到现在陆陆续续研究了一下主题模型（topic model）这个东东。何谓“主题”呢？望文生义就知道是什么意思了，就是诸如一篇文章、一段话、一个句子所表达的中心思想。不过从统计模型的角度来说， 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的，并认为一篇文章、一段话、一个句子是从一个概率模型中生成的。D. M. Blei在2003年（准确地说应该是2002年）提出的LDA（Latent Dirichl
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2023-06-02 16:28:26
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