Orange3实战教程：文本挖掘---主题建模

最新推荐文章于 2025-07-05 14:51:00 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 自然语言处理 orange3中文版
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主题建模

使用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation, LDA）、潜在语义索引（Latent Semantic Indexing, LSI）或分层狄利克雷过程（Hierarchical Dirichlet Process, HDP）进行主题建模。

输入

  • 语料库（Corpus）：文档集合。

输出

  • 语料库（Corpus）：附带主题权重的语料库。
  • 主题（Topics）：所选主题及其词权重。
  • 所有主题（All Topics）：每个主题的词权重。

主题建模通过分析文档中的词簇及其频率，发现语料库中的抽象主题。一个文档通常包含多个主题，比例各异，因此该组件还会报告每个文档的主题权重。

该组件封装了 Gensim 的主题模型（LSI、LDA、

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Orange3实战教程：文本挖掘---LDA主题探索
err2008的专栏
06-26 129
LDAvis是Orange中基于pyLDAvis实现的LDA主题交互式可视化工具，源自Sievert和Shirley(2014)开发的R包。该工具通过调整相关性参数(0-1)平衡词汇频率和提升度，右侧可视化显示主题词汇排名。示例展示了从文本预处理到主题建模的完整工作流程，包括Corpus、Preprocess Text和Bag of Words组件的组合使用。用户可通过调整相关性滑块交互式探索主题特征，同时在MDS视图中查看主题相似性和分布。该工具为LDA主题分析提供了直观的可视化界面。
Orange3实战教程：文本挖掘---统计
err2008的专栏
07-03 41
摘要：统计工具用于为语料库文档添加各类统计特征，包括词数、字符数、N-gram数量、标点符号数等基础指标，以及词性标注、正则匹配等高级功能。用户可通过交互界面灵活添加/移除特征，输出结果可应用于数据分析或增强词袋模型。部分功能需依赖预处理文本生成的词性标注信息。该工具支持自定义统计变量，为文本挖掘提供基础特征构造能力。
Python机器学习库之orange3使用详解
Rocky006的博客
01-10 3855
数据科学和机器学习是当今科技领域的重要组成部分，而数据分析和建模通常是其中的关键步骤。Python Orange3 是一个功能强大且易于使用的开源工具，它结合了数据可视化、数据分析和机器学习，为数据科学家和分析师提供了一个全面的平台。本文将深入介绍 Python Orange3，包括其基本概念、安装方法、示例代码以及一些高级用法，以帮助大家掌握这一强大的数据科学工具。
Orange3入门
坚持到底
01-27 3860
Orange3 是一个开源的机器学习和数据可视化桌面软件。它允许你通过简单的拖放技术来创建数据分析工作流程。Orange3 提供了一个友好的图形化用户界面，非常适合初学者使用，同时也为熟练的数据科学家提供了数据探索和建模的强大功能。 在 Orange3 中，数据分析过程被设计为工作流程，它顺畅地转换并可视化数据，使用机器学习算法进行建模，并创建了可视化的数据呈现。每个流程都是一系列称为 "widget" 的模块，它们通过渠道连接在一起进行通信。
orange实现逻辑回归_逻辑回归模型
weixin_39606575的博客
02-19 815
引入：广义线性模型上节讲到了一个简单的线性回归模型：在实际的模型中，我们可以假设线性模型的预测值逼近 而非Y，即：若 为单调可微函数，则：上式即被称为广义线性模型简介逻辑回归模型可以看做是一种广义线性模型。考虑到二分类任务，其输出标记为0和1两个离散值，而线性回归模型产生的值为连续值，所以在做二分类任务时，我们需要找到一个函数将时值转换为0和1。最理想的函数是“单位阶跃函数”：但单位阶跃函数不是可...
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘可视化平台
TURING.DT
07-19 7795
对于高级用户，可以通过开发自定义的组件（Widget）实现扩展的功能，或者在 Python 中利用 Orange 代码库编写数据挖掘脚本程序。为了方便初学者，Orange 提供了许多实用的工作流示例。打开 Orange 主界面，左侧显示了默认安装时提供的许多机器学习、预处理以及可视化的算法，这些功能被划分为 5 个组件集（数据、可视化、模型、评估以及无监督算法）。欢迎界面提供了新建、打开工作流（workflow）的快捷方式以及各种教程、示例和使用文档，关闭该界面就进入了 Orange 主界面。
Orange3实战教程：文本挖掘---词袋模型
err2008的专栏
06-23 46
词袋模型是一种文本特征提取方法，将文档转换为词频向量。输入语料库后，模型可输出带词频特征的语料库，支持计数、二进制和次线性三种词频计算方式。用户可设置文档频率计算（IDF或平滑IDF）和正则化方式（L1/L2）。典型应用包括预测文档类别，如通过预处理文本后生成词袋特征，再用SVM等分类器建模。示例显示该模型能有效提取文本特征，支持文本分类任务，并可通过混淆矩阵分析错误分类文档。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 558
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练
最新发布
2503_92209746的博客
07-05 418
它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程，就像一个贴心的管家，把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白！它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具，能直观地把数据分布和模型结构展示出来，就像给你开了个透视眼，让数据一目了然！今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱，你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析，这软件适用的场景可多啦，不管是教育演示，还是商业分析，它都能轻松拿捏！总之，Orange3就是数据挖掘界的宝藏软件，你要是搞数据挖掘，可一定不能错过它！
好用的数据挖掘软件介绍
Science prince的博客
06-07 1602
本文介绍四个数据采集工具
Python数据挖掘和机器学习工具库之orange3使用详解
Rocky006的博客
08-16 1497
Orange3 是一个基于组件的 Python 数据挖掘和机器学习工具箱，适用于初学者和专家。它提供了直观的用户界面，使用户可以通过拖放的方式构建数据分析工作流。同时，Orange3 还支持脚本编写，允许用户在 Python 环境中进行更复杂的分析和建模。本文将详细介绍 Orange3 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
python 数据挖掘论文,Orange：一个基于 Python 的数据挖掘和机器学习平台
weixin_31192609的博客
03-25 1208
Orange 简介Orange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件。Orange 基于 Python 和 C/C++ 开发，提供了一系列的数据探索、可视化、预处理以及建模组件。Orange 拥有漂亮直观的交互式用户界面，非常适合新手进行探索性数据分析和可视化展示；同时高级用户也可以将其作为 Python 的一个编程模块进行数据操作和组件开发。Orange 由卢布尔雅那大学于 1996 年开发，从 ...
Orange——开源机器学习交互式数据分析工具
weixin_30270889的博客
05-30 695
Orange为新手和专家提供开源机器学习和数据可视化。使用大型工具箱交互式数据分析工作流程。 交互式数据可视化 Orange的全部内容都是关于数据可视化，帮助发现隐藏的数据模式，提供数据分析过程背后的直觉或支持数据科学家与领域专家之间的交流。可视化窗口小部件包括散点图，箱形图和直方图，以及特定于模型的可视化，例如树状图，轮廓图和树可视化，仅举几例。许多其他可视化功能可用于附加组件，包括网络...
Orange数据挖掘工具介绍
SunChao3555的博客
12-12 3万+
Orange3 使用 一、Orange3数据挖掘工具的介绍        官方网址：https://orange.biolab.si/        正如首页介绍的那样：它是一个面向新手和专家的开源的机器学习和数据可视化工具，带有很多用于数据挖掘或机器学习模型的交互式数据分析工作流程；另外，它绑定了Python语言进行脚本开发。包含一系列数据挖掘流程的组件，比如数据预处理，建模，模型评估以及可视化...
使用orange进行分类预测
langwen2048的博客
04-21 1万+
前言 上一篇博客介绍了安装Scikit-learn库，安装好后准备写作业，发现还是要写代码，有点类似我最开始的matlab程序，调用库中的函数进行数据分析。无意中听我同学说，orange系统可以用小控件点点就完事了，果断放弃了sklearn,投入了orange的怀抱。下载安装（官网：https://orange.biolab.si/）慢慢了解后才发现是个巨大的坑，可能由于是国外的软件，专业性又比...
Orange做机器学习特征工程
weixin_44094615的博客
12-13 834
针对Orange机器学习软件过程中，关于特征工程应该掌握的几点
Orange：一个基于 Python 的数据挖掘和机器学习平台
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Tony.Dong的专栏
02-21 5万+
Orange 是一个开源的数据挖掘和机器学习软件，基于 Python 和 C/C++ 开发，提供了一系列的数据可视化、探索、预处理以及建模组件。 它漂亮直观的交互式用户界面非常适合新手进行探索性数据分析和可视化展示，同时高级用户也可以将其作为 Python 的一个编程模块进行数据操作和组件开发。
orange软件：预测模型：逻辑回归
weixin_45880844的博客
11-19 5847
逻辑回归：Logistic Regression逻辑回归算法介绍首先用逻辑回归方法建立一个分类模型：新建data—>file新建model—>Logistic regression新建evaluation—>test and score 和confusion matrix查看精确度查看混淆矩阵查看错误数据训练好分类模型后，用 Predictions工具进行预测：导入测试数据查看预测结果 逻辑回归算法介绍 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于
Orange'S学习笔记（一）
weixin_30254435的博客
07-16 789
学习环境 Ubuntu 11.04 + Bochs 2.4.6 + NASM 主要工作 1. 第一章 马上动手写一个最小的“操作系统” 代码如下： 1 org 07c00h 　　　　; tell the compiler that the program is loaded at 7c00 2 mov ax, cs 3 ...
Orange3-Text 0.2.1：Python文本挖掘库发布
Orange3-Text 是一个基于 Python 的开源库，专为文本挖掘与自然语言处理任务设计，作为 Orange3 数据挖掘套件的一个扩展模块存在。其资源全名为 Orange3-Text-0.2.1.tar.gz，表明这是一个符合标准 Python 打包格式的...
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