词语相似度计算：5、训练各种相似度模型（LR，RF，NMF，LDA等）【待续】

旧电脑报废后的思考
最新推荐文章于 2025-07-29 10:35:22 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-29 10:35:22 发布 · 3.7k 阅读 · 0 ·
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：

#词语相似度计算 #训练各种相似度模型 #RF #NMF #LDA等

本文主要讨论了由于存放源码的旧电脑报废所引发的一系列思考，包括如何妥善保存重要资料以及如何为未来的工作做好准备等内容。

 

待续，主要是作业，不能提前放呀，前面很多基础工作都已经给大家铺好路了。。。。

 

【此文章不在更新，因为放源码的旧电脑已经报废了===2020.02.26】

 

【ML】机器学习分类算法大总结(最全分类算法从LR、SVM、RF到XGBoost、lightgbm、deepforest等)
学无止境、积少成多、厚积薄发
08-09 1463
今天整理了学术界、工业界常用的分类算法，主要包括，LogisticRegression、SGDClassifier、SVM、KNeighborsClassifier、GaussianNB、DecisionTreeClassifier、BaggingClassifier、RandomForestClassifier、ExtraTreesClassifier、AdaBoostClassifier、GradientBoostingClassifier、VotingClassifier等.........
词向量相似性（Word Similarity）、类比任务（Word Analogy）实验数据
没有进步就是退步
01-17 4808
词向量验证的方法通常有: 词的相似性任务（Word Similarity） 以及 词的类比任务 (Word Analogy)。 词的相似性任务-Word Similarity 常用的英文数据集：WordSim-353 、MEN、SCWS 常用的中文数据集：wordsim-240、wordsim-297 词的类比任务-Word Analogy 常用的中文数据集：Chen 2015年构造的评测文...
计算两个词语的相似度
10-08
计算两个词语的相似度,例如gem和jewel，适用于wordnet中的词语
[NLP]使用LDA模型计算文档相似度
Forgive Me
07-20 1万+
定义wiki关于lda的定义：隐含狄利克雷分布简称LDA(Latent Dirichlet allocation)，是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。此外LDA的另一个优点则是，对于每一个主题均可找出一些词语来描述它。 LDA首先由Blei, David M.、
文本相似性检测：词嵌入深度学习实战
weixin_42588555的博客
06-24 658
词嵌入（Word Embedding）技术是自然语言处理（NLP）中的一种关键技术，它将单词或短语转换为密集的向量形式，这些向量捕获了单词的语义信息。与传统的one-hot编码相比，词嵌入能够表示出单词之间的语义关系，如相似度和类比关系，使得机器能够更好地理解自然语言。在实际应用中，有多种工具可用于执行分词任务，这里列举了几个流行的中文分词工具，并对它们进行了比较。在训练好文本相似度模型后，我们需要一些评估指标来衡量模型的性能。
使用JS距离实现LDA文档相似度计算
Ace Cheney的博客
03-09 1938
问题提出： [1] [2] 实现源码： topicmodel = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=topic_num, random_state=100, update_every=1, chunksize=100, passes=10, alpha='auto', per_word_topics=True) vec = topicmodel.get_document_topics(
词语相似度计算：6、实验报告
mmc2015的专栏
03-21 5024
词汇相似度计算报告 摘要 1 一、简介 2 二、工具和资源说明 5 三、实验方法 5 3.1、方法1 5 3.2、方法2 6 3.3、方法3 6 3.4、方法4 7 3.5、方法5 7 3.6、方法6 8 四、结果比较与分析 8 五、结论与讨论 12   摘要：词汇相似度计算是MLP领域最基本的任务，也是其它更上层（词语消歧、句子翻译、文章摘要）工作的基础。另一方面，从
Python自然语言处理：文档相似度计算（gensim.models）
sinat_36115361的博客
04-12 4383
目录1. tf-idf 2. 仅频率 3. 仅出现与否 4. word2vec 5.doc2vec 6.N-gram 7.其他 本文对Python的第三方库gensim中的文档相似度计算方法进行探索。 官方文档见：https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/tree/develop/gensim/models
robics：实现LDA和NMF主题模型的鲁棒参数自动检测
在实际应用中，robics库可以帮助数据科学家、研究者以及工程师等非机器学习专家在使用LDA和NMF等主题模型时，不必深入了解机器学习背后的复杂算法，只需通过简单的配置就能够高效地构建稳健的主题模型。这不仅简化了...
3、文本分析模型：从相似度计算到分类回归
最新发布
n7o8p的博客
07-29 25
本文系统介绍了文本分析中的核心方法，涵盖文本相似度计算、降维与矩阵分解、文本聚类以及文本分类与回归建模。首先介绍基于余弦相似度的文档相似性度量，随后探讨高维稀疏文本数据的降维技术如SVD和NMF，并分析其在主题建模和聚类中的应用。接着讨论多种聚类方法，包括基于矩阵分解、概率模型和相似度的算法，并比较其特点与适用场景。最后详细介绍监督学习中的分类与回归模型，包括决策树、朴素贝叶斯、最近邻、线性模型等，阐述其原理、流程及实际应用。整体内容构建了从无监督到有监督文本分析的完整知识体系，为实际应用提供方法指导。
模式识别PCA NMF LDA GMM算法代码
01-19
3. **LDA（线性判别分析）**：LDA是一种监督学习方法，用于寻找最优的投影方向，以最大化类别间的距离和最小化类别内的距离。它的目标是找到一个低维空间，使得类别的可分性最佳。在模式识别中，LDA不仅能用于降维，...
主题模型-LDA
lichengxiang的博客
02-24 3150
一.LDA的应用方向二.朴素贝叶斯的分析三.Gamma函数四.Beta分布五.Beta分布的期望六.LDA涉及的主要问题1.共轭先验分布①.二项分布的最大似然估计②.二项分布与先验举例③.上述过程的理论解释④.先验概率和后验概率的关系⑤.伪计数⑥.共轭先验的直接推广2.Dirichlet分布①.Dirichlet分布的期望②.Dirichlet分布分析③.对称Dirichlet分布④.对称Dirichlet分布的参数分析
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
weixin_42504788的博客
01-25 7061
机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)
GBDT、LR、RF及其组合分类效果对比
qq_27328197的博客
03-06 830
文章目录前言代码过程总结 前言 什么是AI？ The theory and development of computer systems able to perform tasks normally requiring human intelligence.(–Oxford Dictionary) Using data to solve problems.(–cy) 代码过程 （最近时间精力有限，请见谅，后期有时间会补充完整原理和过程，具体代码过程见gitee）: GBDT、LR、RF及其组合分类效果对比
LR,SVM，RF的区别是什么？
weixin_40137925的博客
09-08 1748
LR,SVM，RF的区别是什么？
数据挖掘工程师必会的 RF、LF算法，你掌握了吗？
苏克的博客
02-19 2290
此次抗击新冠肺炎疫情，可以说是举国之力，每个人都积极投入到防御工作中，但相较于“非典”时期，还是发生了很多显著的变化。从宏观的流动人口管理，实时疫情地图更新，政务平台云审批，到无聚集、非...
信用卡欺诈检测机器学习案例（LR、RF）
vinsuan93的专栏
08-30 1187
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline pandas 一些知识点 frame=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns=['c','a','b'],index=['D','B','C',...
分类和聚类的区别以及各自常见的算法
CillyB的博客
04-09 4010
搬运工 参考： [1] 百度回答：点击打开链接 [2] 博客：点击打开链接 简单地说，分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。简单地说，聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。 区别是，分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人
数据挖掘模型介绍之一：相似度模型
热门推荐
一些杂七杂八的想法
02-17 1万+
1. 相似度模型的应用场景 简单的说，相似度模型的应用场景就是，需要找到和某个实体相似的其他实体。 比如： （1）商铺选址：某公司要在新城市开新的店铺，需要选址，可以使用相似度模型，找到和现有市场中表现好的商铺地址相似的地点； （2）广告宣传：其实和商铺选址类似，要选择一个好的宣传地点，可以使用相似度模型，找到和现有最好的宣传地点最相似的地点； （3）个性化推荐：这是现在互联网领域，尤其
评论 2
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