sklearn及gensim下lda模型的训练

最新推荐文章于 2025-10-14 23:11:49 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-14 23:11:49 发布 · 2.5k 阅读 · 11 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#sklearn

本文介绍了如何使用sklearn训练LDA主题模型，并探讨了调参策略。此外，还展示了如何利用gensim计算困惑度来评估模型性能。文章省略了LDA的理论证明，重点在于实践操作和模型评估。

sklearn

【sklearn】利用sklearn训练LDA主题模型及调参详解_TiffanyRabbit的博客-优快云博客sklearn不仅提供了机器学习基本的预处理、特征提取选择、分类聚类等模型接口，还提供了很多常用语言模型的接口，LDA主题模型就是其中之一。本文除了介绍LDA模型的基本参数、调用训练以外，还将提供两种LDA调参的可行策略，供大家参考讨论。考虑到篇幅，本文将略去LDA原理证明部分。https://blog.youkuaiyun.com/TiffanyRabbit/article/details/76445909gensim

python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity_明月清風-优快云博客_lda 困惑度到2018年3月7日为止，本系列三篇文章已写完，可能后续有新的内容的话会继续更新。python下进行lda主题挖掘(一)——预处理(英文) python下进行lda主题挖掘(二)——利用gensim训练LDA模型 python下进行lda主题挖掘(三)——计算困惑度perplexity本篇是我的LDA主题挖掘系列的第三篇，专门来介绍如何对训练好的LDA模型进行评价。...https://blog.youkuaiyun.com/qq_23926575/article/details/79472742https://gist.github.com/tmylk/b71bf7d3ec2f203bfce2icon-default.png?t=L892https://gist.github.com/tmylk/b71bf7d3ec2f203bfce2这两个的比较

 

LDA主题模型——gensim实战
wenyusuran的专栏
08-20 2200
今天我们来谈谈主题模型(Latent Dirichlet Allocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别： 判别模型：估计的是条件概率分布(conditional distribution)——作为预测模型。 生成模型：估计的是联合概率分布（joint probability distribution）——，然后根据贝叶斯公式 求出条件...
pythonlda模型_lda主题模型python实现篇_主题模型TopicModel：通过gensim实现LDA
weixin_42634811的博客
02-03 2676
使用python gensim轻松实现lda模型。gensim简介gemsim是一个免费python库，能够从文档中有效地自动抽取语义主题。gensim中的算法包括：LSA(Latent Semantic Analysis), LDA(Latent Dirichlet Allocation), RP (Random Projections), 通过在一个训练文档语料库中，检查词汇统计联合出现模式,...
LDA困惑度perplexity的一些个人理解
yocencyy的专栏
12-13 5274
1、根据gensim3.8.3的源码，log_perplexity()输出的是perwordbound，而perwordbound计算步骤如下： 先调用 bound() ，通过一个chunk的语料W⃗\vec{W}W计算整个语料库的对数似然值logp(W⃗)logp(\vec{W})logp(W)的下界，即Eq[logp(W⃗)]−Eq[logq(W⃗)]Eq[logp(\vec{W})]-Eq[logq(\vec{W})]Eq[logp(W)]−Eq[logq(W)] 。 然后用算出的bound除以整个
【论文阅读笔记】Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
翻山越岭的那一边
10-21 865
Motivation 利用较少的标记数据来进一步利用大规模的无标记数据进行半监督/自监督学习 用teacher模型生成伪标签训练studen模型，并通过加入噪声使student模型由于teacher模型，迭代此过程以得到更优的模型 原理 基于self-training的teacher-student框架 用标记数据训练teacher模型 用teacher模型对大规模的无标记数据生成伪标签 用labelled data和具有伪标签的unlabelled data共同训练student模型 新的stu
使用 Gensim 进行主题建模（LDA）与词向量训练（Word2Vec）的完整指南
m0_75015600的博客
10-14 940
gensimLDA 主题建模：揭示文档集合中的隐含主题结构Word2Vec 词向量：学习词语之间的语义关系通过合理预处理、超参数调整和结果可视化，你能从原始文本中提取出有价值的洞察。🚀 提示：虽然现代 NLP 更多采用 BERT 等 Transformer 模型，但 LDA 和 Word2Vec 仍因其轻量、可解释性强、无需标注数据而在推荐系统、文本摘要、初筛分析中广泛应用。掌握gensim的使用，是你走向深度文本挖掘的第一步。
lda主题模型困惑度_自然语言处理（2）主题模型 LDA （1 数学基础篇）
weixin_42524401的博客
12-18 1178
1 前言要想彻底搞明白 LDA 的实现原理，就需要具备一定的数学基础。LDA 用到的数学知识包括：一个公式和两个概念：贝叶斯公式、共轭分布和共轭先验一个函数：gamma 函数四个分布：二项分布、多项分布、beta 分布、dirichlet 分布一个采样：gibbs 采样下面将分别对这几个部分作介绍。2 一个公式和两个概念先来看一下贝叶斯公式： 表示未知参数，X 表示样本先验概率：在事件尚未发生前...
【gensim中文教程】开始使用gensim
热门推荐
Duino的工具箱
08-03 3万+
原文链接介绍了基本概念，以及理解和使用gensim的基本元素，并提供了一个简单的例子。
NLTK、Sklearn以及Gensim的区别
weixin_40547993的博客
04-20 3703
NLTK，SKLEARN，GENSIM的区别 NLTK专门收集和分类非结构化文本。如果您需要，例如一个POS标记器，lematizer，依赖分析器等，你会在那里找到它们，有时候在其他地方找不到它们。它提供了一系列广泛的工具，主要用于学术研究。但是：大多数情况下它并没有得到很好的优化 ——涉及NLTK库通常意味着接受巨大的性能损失。如果你进行文本收集或预处理，一开始是可以的使用的 ，直到找到一些更...
sklearn实现lda模型_LDA模型实战常用知识点
weixin_35300124的博客
01-15 1818
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...
gensim的LDA做文档主题分类的练习 模型加载和预测
光英的记忆博客
11-28 5231
主题模型是个无监督的学习方法 这里简单记录一下 用Gensim的lda 进行文档进行主题模型分类的一个小小的练习及其 预测 可以简单理解 lda就是训练2个分布 一个是文档到主题的分布概率 和主题到单词的分布概率 文档到单词的分布概率是一直的 不断挑战预期 具体理论细节可以参考这篇博客 https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/detail...
中文lda使用sklearn还是gensim库 数据量为488
最新发布
11-04
sklearn库提供了`LatentDirichletAllocation`类用于实现LDA模型。它的优势在于与其他机器学习工具集成性好，有统一的API接口，方便在机器学习的流程中使用。并且其文档丰富，对于熟悉sklearn的用户来说，容易上手。...
sklearn中的相关模性算法的调参
机器学习
08-15 337
http://blog.youkuaiyun.com/xiaodongxiexie/article/details/70667101?locationNum=7&fps=1   SVM调参 http://blog.youkuaiyun.com/sb19931201/article/details/52577592     xgboost调参 http://blog.youkuaiyun.com/sun_she
机器学习：线性判别式分析(LDA)
AI333888的博客
08-29 1072
线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。LDA与PCA都是常用的降维技术。
特征工程(六)—(2)利用LDA进行特征转换
qq_44665283的博客
11-27 871
利用LDA进行特征转换
机器学习 -LDA模型
Galbraith_的博客
02-29 854
1. 模型相关参数 1. n_components： 主题的数量。越大，topic越多，perplexity越小，也越容易过拟合。可以画出n_components vs perplexity的变化曲线来确定； 2. doc_topic_prior，文本-主题的先验分布theta，默认为$\frac{1}{n\_components}$ 3. topic_word_prior: 主题-单词先验分布b...
【机器学习LDA降维、PCA降维、基于信息增益率的决策树分类、模型预测性能（SE、SP、ACC 和 AUC）预测】
weixin_43793397的博客
11-25 4465
1. 采用 PCA 对男女生样本数据中的（身高、体重、鞋码、50m 成绩、肺活量） 共 5 个特征进行特征降维，并实现 LDA 算法对处理后的特征进行分类，计算 模型预测性能（包含 SE、SP、ACC 和 AUC），试分析 LDA 算法如果作为降维 技术对于各性能指标的影响。 2. 实现基于信息增益率进行划分选择的决策树算法，对男女生样本数据中的（喜 欢颜色，喜欢运动，喜欢文学）3 个特征进行分类，计算模型预测性能（包 含 SE、SP、ACC），并以友好的方式图示化结果。 本文的运行环境是windows
机器学习之LDA线性判别分析模型
muli
11-21 815
机器学习之LDA线性判别分析模型 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 21 21:03:14 2018 @author: muli """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets, discriminant_ana...
【机器学习】分类算法总结 | LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM
weixin_46274756的博客
09-20 711
机器学习的几个重要分类算法 ： LDA | logistic回归 | KNN | CART | 贝叶斯 | SVM
机器学习实战：Python基于LDA线性判别模型进行分类预测（五）
Senoh的博客
04-19 2636
线性判别模型（）是一种经典的监督学习算法，它旨在通过学习输入特征和它们所属类别之间的线性关系来进行分类任务。线性判别模型通常可以被看作是一种分类器，可以用于二元分类和多元分类问题。线性判别模型的主要思想是将输入特征空间中的样本投影到一条直线或者一个超平面上，从而实现对样本的分类。这个超平面的选择是通过最小化类内距离和最大化类间距离来完成的。类内距离指的是同一类别样本之间的距离，类间距离则指不同类别样本之间的距离。通过最小化类内距离和最大化类间距离，线性判别模型能够更好地区分不同类别的样本。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值