LDA模型的学习历程——安装Anaconda+使用jupyter notebook

最新推荐文章于 2025-03-02 11:20:30 发布
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文章标签： python jupyter windows 自然语言处理 数据分析
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一、安装Anaconda

官网链接https://www.anaconda.com/
根据自身电脑的配置以及所需要的环境选择适合的版本，默认windows最新版本，直接点击Download下载即可，下载的文件是一个.exe可执行文件
Anaconda官网图
下载成功的可执行文件
双击该文件启动安装
在这里插入图片描述
next➡I Agree➡Just me ➡ Next ➡ 可以自定义安装路径 ➡ next
在这里插入图片描述
达到上述这个界面，第一次安装时第二个单选框是被勾选的，第一个没有被勾选，尽量按照默认的来，我这里显示两个都没有勾选是由于我已经安装完成了。
然后点击install即可开始安装，稍等一段时间即可安装成功，具体时间看电脑的配置。

安装成功后，桌面不会弹出任何的快捷方式之类的图标，这个时候可以再“开始”中发现我们成功安装的Anaconda

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new_cloudy
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基于Tomotopy构建LDA主题模型（附案例实战）
m0_64336780的博客
05-30 1万+
tomotopy 是 tomoto（主题建模工具）的 Python 扩展，它是用 C++ 编写的基于 Gibbs 采样的主题模型库。支持的主题模型包括 LDA、DMR、HDP、MG-LDA、PA 和 HPA， 利用现代 CPU 的矢量化来最大化速度。当前版本的 tomotopy 支持的主题模型包括：潜在狄利克雷分配（LDAModel）标记的 LDA（LLDA 模型）部分标记的 LDA（PLDA 模型）监督LDA（SLDA模型）Dirichlet 多项回归 (DMRModel)
NLP学习路线图（十七）：主题模型（LDA）
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2501_91516851的博客
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标题 ##LDA算法忽略复杂数学推导的描述 先看一个博主关于LDA形象化的描述： http://blog.youkuaiyun.com/huagong_adu/article/details/7937616 （一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个...
LDA模型
selfdem的专栏
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原文的主要内容         有两种方法设计分类器：      1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；      2. generative model，就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法：混合高斯模型GMM;非参数方法Parzen窗。然后再充分挖掘模型，用以分类。例如Bayes最大后验概率准则；或者将模型中的参数当
【问题记录与解决】jupyter notebook 无法重命名，无法运行测试代码 | jupyter notebook 中常用的两个快捷键 | 人工智能 面试题：解释一下半监督学习和无监督学习的区别
追光者♂：记录、分享、总结、提升，现象级专栏《Python从入门到人工智能》作者，无惧黑暗，坚信曙光
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【问题记录与解决】jupyter notebook 无法重命名，无法运行测试代码 || jupyter notebook 中常用的两个快捷键。| 人工智能 面试题：解释一下半监督学习和无监督学习的区别。
用Jupyter notebook完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术
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在本文中，我们将深入探讨如何使用Jupyter Notebook对Iris数据集进行Fisher线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA），并学习数据可视化技术。Fisher算法是一种统计方法，主要用于多类别的分类问题，它...
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关于LDA模型
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最近在研究推荐系统，其中有个yi
GENSIM官方教程（4.0.0beta最新版）-LDA模型评价与可视化
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GENSIM官方文档（4.0.0beta最新版）-LDA模型评价与可视化一、载入数据集并进行分词等预处理操作二、训练两个LDA模型三、可视化两个模型并比较案例一：可视化一个模型的主题之间的关联性案例二：可视化不同模型的主体之间的关联性。 原文链接 一、载入数据集并进行分词等预处理操作 from string import punctuation from nltk import RegexpTokenizer from nltk.stem.porter import PorterStemmer from
LDA 模型介绍
10-19
LDA经典paper 值得一看。We describe latent Dirichlet allocation (LDA), a generative probabilistic model for collections of discrete data such as text corpora. LDA is a three-level hierarchical Bayesian model, in which each item of a collection is modeled as a finite mixture over an underlying set of topics. Each topic is, in turn, modeled as an infinite mixture over an underlying set of topic probabilities. In the context of text modeling, the topic probabilities provide an explicit representation of a document. We present efficient approximate inference techniques based on variational methods and an EM algorithm for empirical Bayes parameter estimation. We report results in document modeling, text classification, and collaborative filtering, comparing to a mixture of unigrams model and the probabilistic LSI model.
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型
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这个是LDA的源代码，里面实现了中文分词，以及有实际的数据，我都已经写好了，可以把数据以文件夹的形式读入，方便使用
LDA主题模型.zip
01-05
LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重复这个过程，就生成了整篇文章。
我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)
mantch
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文章目录1. LDA模型是什么1.1 5个分布的理解1.2 3个基础模型的理解1.3 LDA模型2. 怎么确定LDA的topic个数？3. 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题？4. 参考文献5. 代码实现 1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤： 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。 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶...
探秘LDA_gensim：高效主题模型分析工具
gitblog_00005的博客
04-08 499
探秘LDA_gensim：高效主题模型分析工具 在这个数据驱动的时代，文本挖掘和自然语言处理（NLP）变得越来越重要。是一个基于Python的开源项目，它结合了gensim库的强大功能，提供了一种简洁、高效的实现Latent Dirichlet Allocation (LDA)主题模型的方法。本文将深入探讨该项目的技术特性、应用场景及优势，以期吸引更多开发者和数据科学家利用此工具进行文本分析。 L...
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02-03 2631
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（主题模型）
上帝是个娘们的博客
09-29 596
https://www.cnblogs.com/pinard/p/6831308.html https://www.jianshu.com/p/aed4014b069d https://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8099826.html https://www.jianshu.com/p/fa97454c9ffd https://blog.youkuaiyun.com/huagong...
LDA模型介绍
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qfikh的博客
11-13 2万+
主题模型 主题模型就是利用大量已知的P(w|d)信息，训练出P(c|d) 和P(w|c)。 LDA模型 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题 和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“文章以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”...
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