- 博客(6)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 文本挖掘与分析实验四：基于lda模型的邮件分类
LDA通过多次迭代，利用每个词的主题概率分布来调整主题的归属。每次迭代中，LDA会基于词频和文档主题分布更新每个词的主题，并调整文档的主题比例。经过足够多的迭代，LDA会收敛，并最终得到每个文档的主题分布以及每个主题的词汇分布。这个过程的核心是推断：LDA并不是直接给每个词分配一个主题，而是通过反复的推理和调整，逐渐找到每个词和主题之间的最优关系。
2025-03-31 16:42:03
721
原创 文本挖掘与分析实验三：计算文本相似度
通过提取文本的关键词，默认使用TF-IDF算法。你可以通过加载自定义词典、设置停用词表和使用自定义 IDF 文件来优化 TF-IDF 的效果，特别是在处理专业领域的文本时（如小说或特定行业的文档）。你可以通过参数获取每个关键词的权重，帮助你了解其重要性。文档预处理：对文本进行分词。BOW 生成：创建词汇字典并将文档转化为 BOW 向量。TF-IDF 计算：利用TfidfModel对 BOW 向量进行处理，计算每个词汇的 TF-IDF 值。
2025-03-12 19:04:40
810
原创 算法：二分
没有系统地去学习学习，平时做二分时细节总是处理不好。什么时候需要 ？ 这里 始终向 逼近，并确保不会卡在 的情况下死循环。 这取决于 二分查找的逻辑： / / 这个问题直接决定最终 停在哪个位置。 而：
2025-03-01 16:52:40
267
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人