LDA主题模型的训练算法和预测算法

最新推荐文章于 2025-02-10 01:00:00 发布
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分类专栏： 机器学习 分类算法 数据挖掘 文本处理 文章标签： 数据挖掘
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LDA训练算法：

(1)随机初始化α和β（一般α取值为50/主题数，β取值为0.1）；
(

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基于sklearn实现LDA主题模型（附实战案例）
m0_64336780的博客
11-17 2万+
目录LDA主题模型1.LDA主题模型原理2.LDA主题模型推演过程3.sklearn实现LDA主题模型（实战）3.1数据集介绍3.2导入数据3.3分词处理 3.4文本向量化3.5构建LDA模型3.6LDA模型可视化 3.7困惑度 其实说到LDA能想到的有两个含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种说的是概率主题模型：隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。 现在讨论的是主题模型
NLP 笔记:LDA（训练篇）
qq_40206371的博客
03-23 947
吉布斯采样的基本思想是，通过迭代的方式，逐个维度地更新所有变量的状态。
零基础看懂LDA主题模型
11-13
什么是LDA? L主题模型是怎样运作的? LDA是如何看待文章和主题的? LDA如何知道哪几个词汇是同一个主题的呢？ 使用吉布斯抽样使主题分布收敛 Gibbs sampling（吉布斯抽样） 狄里克雷分布
机器学习：主题模型
奔腾游子
04-14 472
机器学习入门：主题模型 1、实验描述 本实验是关于主题模型LDA的，首先介绍了LDA的应用方面有哪些？然后通过以python编程方式调用LDA相关的API，实现对LDA自带数据集的文档主题的分析，并将最终结果可视化。 实验时长：45分钟 主要步骤： 导入实验相关的包 加载lda数据集 观察数据样本 利用特定的样本做测试 创建LDA模型 分析文档的主题分布 计算对应主题的TOP N单词 结果展示 2、实验环境 虚拟机数量：1 系统版本：CentOS 7.5 LDA版本：1.0.5 sci
【机器学习】LDA主题模型原理与实验
最新发布
2301_80384146的博客
02-10 785
本实验，通过EM算法解决部分观测数据的参数估计的难题，利用scikit-learn提供的EM模块实现EM算法，创建模型，训练模型，然后利用模型计算均值、方差等数据，最后用3d图示可视化结果。如果Z是隐变量，我们就需要使用EM算法了。就是,我们不知道这些分布的参数，那么此刻这些参数就变成了隐变量Z，我们初始随机这些分布的参数后，E步：用当前的参数去计算当前情况下每个样本属于某个分布的概率（意义：在一个数据集中，我们知道在这个数据集中所有分布的参数，我们就可以通过这些分布的参数，得出每个样本所属的分布。
主题模型LDA浅析：入门、Java实现以及测试案例
u012998680的博客
09-28 5414
一、什么是主题模型 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算法类的词，比如，“SVM”、“贝叶斯分类”之类的，那么主题模型就会把它划分为算法类的文章。 假如该文章的主题并不单一，文中80%在讲算法，20%稍微讲了下在分词中的应用。因为涉及到中文分词，又被归入了分词类的文章。 传统的文本分类器，比如贝叶斯、kNN和SVM，只能将其分到一个确定的类别中。假设给出3个分类“算法”“分词”“文学”让其判断，如果某个分类器将该文归入算法类，结果还算说得过去，.
LDA主题模型分享
wasabidragon的博客
11-12 2589
主题模型(Topic Model)是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一定存在一些特定词语会出现的比较频繁。比方说，如果现在一篇文章是在讲苹果公司的，那么“乔布斯”和“iPhone”等词语出现的频率会更高一些；如果现在一篇文章是在描述微软公司的，那么“Windows”和“Microsoft”等词语出现的频率会更高一些；
LDA模型应用、问题、评估
十三
01-06 3181
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...
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高~的博客
08-19 2588
本文详细介绍了LDA主题模型的基本原理，并通过Python代码演示了如何实现和应用LDA进行文本主题提取。LDA作为一种经典的主题模型，虽然存在一定的挑战，但在文本挖掘领域依然具有广泛应用。未来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的主题模型**如神经主题模型（NTM）**可能成为LDA的重要替代方案，但LDA在解释性与计算效率上的优势使其依然具有重要地位。
基于Python的LDA算法的长文本主题提取分类并预测类别
08-18
LDA算法核心思路： 1.将训练数据和预测数据混合并提取词典库 2.利用词典库将训练数据转换成one-hot编码 3.利用gensim提供的API做模型提取主题 4.将混入的预测数据转换成one-hot编码 5.预测分类主题
LDA主题模型与矩阵分解结合的推荐算法
结果显示，结合LDA主题模型的推荐算法在各种隐式参数设置下，预测误差均小于ALS，并且在最佳设置下，预测误差优于传统推荐算法。这一结果表明，融合主题模型的ALS算法能够提供更精确的推荐，从而提升用户体验。 这...
gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率
05-21
包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表
LDA和SVM练习
Baker的博客
11-01 508
LDA和SVM练习一、LDA 一、LDA LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方差最小，类间方差最大”。什么意思呢？ 我们要将数据在低维度上进行投影，投影后希望每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大。 ...
如何利用计算机做主题模型,使用主题模型进行预测的小实验
weixin_36051235的博客
06-21 320
最开始看主题模型用于预测是在topic over time:a non-markov continous time modelof topictrend一文中，作者提到使用lda和tot模型进行预测，lda模型预测的精度约为10%，tot为19.2%，几乎是前者的两倍，这让我非常好奇，打算试一试。我使用的语料库是硬盘领域专利数据集，共2875篇摘要，通过抽取术语并清洗后，得到3002个术语所构成的...
线性判别准则与线性分类编程实践
qq_55691662的博客
11-04 193
文章目录一、线性判别准则1.1 简介1.2 线性判别分析代码二、SVM2.1 简介2.2 算法原理三、月亮数据集进行SVM分类3.1 线性核3.2 多项式核3.3 高斯核四、参考文献 一、线性判别准则 1.1 简介 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，简称LDA）: 是一种经典的有监督数据降维方法。LDA的主要思想是将一个高维空间中的数据投影到一个较低维的空间中，且投影后要保证各个类别的类内方差小而类间均值差别大，这意味着同一类的高维数据投影到低维空间后相同类别的聚在一起
LDA主题模型
celine0227的博客
04-24 1万+
LDA 模式是生成式模型，在这里，假设需要建模的数据为 X，标签信息为 Y。判别式模型：对 Y的产生过程进行描述，对特征信息本身不建模。判别式模型有利于构建分类器或者回归分析生成式模型时需要对 X和 Y 同时建模，更适合做无监督学习分析。生成式模型：描述一个联合概率分布 P(X,Y)的分解过程，这个分解过程是虚拟的过程，真实的数据不是这么产生的，但是任何一个数据的产生过程可以在数学上等价为一个联合概率分布。
基于线性判别分析（LDA）的客户流失预测
HAHAJustin的博客
06-01 1599
线性判别分析简述： 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 简称LDA）是一个经典的降维算法。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。它与PCA（主成分分析）有一定的相似性。常见的LDA其实有两种，在NLP（自然语言处理）领域中LDA是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA），是一种处理文档的主题模型。 LDA的个人理解为：将数据在低维度上进行投影，投影后希望每类别数据的投影点尽可能的
[python]LDA模型使用流程及代码
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alwaysluc的博客
05-09 2万+
lda模型构建完整流程与代码
【NLP】LDA主题模型的简单应用
Daycym的博客
03-31 3977
前言   LDA主题模型详解   上文详细讲解了LDA主题模型，本篇将使用如下几种方式介绍，从整体上了解LDA模型的简单应用 采用 lda 库，安装方式：pip install lda 采用 gensim 中的模块，安装方式：pip install gensim 采用 scikit-learn 中模块，安装方式：pip install scikit-learn 本篇代码可见：Github 一、...
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