LDA
  • 2024-06-22第四章分类问题
    目录第五题线性判别分析(LDA)概述假设公式优点缺点二次判别分析(QDA)概述假设公式优点缺点比较第六题​编辑​编辑第八题逻辑回归1-最近邻比较与结论第九题第十二题第五题LDA(线性判别分析)和QDA(二次判别分析)是两种常用的分类算法,它们在统计学
  • 2024-06-20BERTopic与LLM知识图谱系列之 主题建模:LDA、NMF、BERTopic 和 Top2Vec 之间的比较
    介绍上一篇文章我们介绍了主题建模中应用最为广泛的四种算法的理论基础,本文将从研究成果的角度对它们的模型进行比较。推荐文章《如何使用CodeLlama构建您自己的LLM编码助手,使用CodeLlama-7b-Instruct-hf和Streamlit创建本地LLM聊天机器人》权重1,编程类
  • 2024-06-16第七章 线性判别分析LDA(7.1)
    一、基本代码:sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(solver='svd',shrinkage=None,priors=None,n_components=None,store_covariance=False,tol=0.0001,covariance_estimator=None)[source]参数介绍:参数:priors:一个数组,数组中的元素依次指定了每个类
  • 2024-06-04遇到no module named ‘pyLDAvis.sklearn‘的解决办法
    在NLP学习中,常常用到LDA主题模型对文本进行分类,可视化经常用到的代码有importpyLDAvisimportpyLDAvis.sklearnpanel=pyLDAvis.sklearn.prepare(lda,tf_idf,tf_idf_vectorizer)pyLDAvis.save_html(panel,'lda_visualization.html')pyLDAvis.display(panel)import
  • 2024-05-23R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=32760原文出处:拓端数据部落公众号航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便,还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此,对航班延误的影响因素进行预测分析,对于航空公司、旅客和机场管理方面都
  • 2024-05-14R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA)
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=5689原文出处:拓端数据部落公众号  判别分析包括可用于分类和降维的方法。线性判别分析(LDA)特别受欢迎,因为它既是分类器又是降维技术。二次判别分析(QDA)是LDA的变体,允许数据的非线性分离。最后,正则化判别分析(RDA)是LDA和QDA之间的折衷。本文主要关
  • 2024-05-10hdu1233还是畅通工程
    首先按每两个村庄的距离从小到大排序,因为最小距离的那条道路是必建造的;每输入两个数,看他俩的老大是否一样,如果一样的话,说明这两已经连通了,不需要建造了,反之则建造。importjava.util.Arrays;importjava.util.Scanner;publicclasshdu1233{ publicstaticvoidmain(Str
  • 2024-05-06hdu 1232通畅工程
    与hdu1213一样简单并查集。点击查看代码importjava.util.Scanner;publicclasshdu1232{ publicstaticvoidmain(String[]args){ //TODO自动生成的方法存根 Scannersc=newScanner(System.in); while(sc.hasNext()){ intn=sc.nextInt(); if(n
  • 2024-05-04hdu1213并查集
    第一种方法是定义每个数的老大是其自身,通过每次输入的两个数,找到它两的老大,比较大小,循环将所有大的那个老大改为小的那个数,最后输出有几个老大是其自身,案例都能过,提交就错,不知错哪了......点击查看代码importjava.util.Scanner;publicclasshdu1213{ publicstaticvoid
  • 2024-04-28python主题LDA建模和t-SNE可视化
    原文链接:http://tecdat.cn/?p=4261原文出处:拓端数据部落公众号 使用潜在Dirichlet分配(LDA)和t-SNE中的可视化进行主题建模。本文中的代码片段仅供您在阅读时更好地理解。有关完整的工作代码,请参阅完整资料。我们将首先介绍主题建模和t-SNE,然后将这些技术应用于两个数据集:20个
  • 2024-04-17NLP自然语言处理—主题模型LDA案例:挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势,这种趋势与互联网发展的时
  • 2024-04-17NLP自然语言处理—主题模型LDA回归可视化案例:挖掘智能门锁电商评价数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=2175早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过:未来没有配套智能家居的房子,就是毛坯房。现在人们生活越来越便捷,人们也更加倾向于智能化家居,当你还在纠结“人工智能”安利值不值得吃,最近不少朋友家里又出现智能门锁,相比传统门锁来说,究竟能有多智能
  • 2024-03-27【深度学习】最强算法模型之:潜在狄利克雷分配(LDA)
    潜在狄利克雷分配1、引言2、潜在狄利克雷分配2.1定义2.2原理2.3算法公式2.4代码示例3、总结1、引言小屌丝:鱼哥,给我讲一讲LDA小鱼:LDA?你指的是?小屌丝:就是算法模型的LDA啊,你想啥?小鱼:哦,哦,那就好,小屌丝:你告诉我,你想啥了?小鱼:不滴,我就不小屌丝:…你就说吧,我
  • 2024-03-26NLP自然语言处理—主题模型LDA案例:挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势,这种趋势与互联网发展的时
  • 2024-03-22LDA主题词提取 完整实战代码 详细代码数据
     importpandasaspdfromgensim.modelsimportLdaModelfromgensim.corporaimportDictionaryfromwordcloudimportWordCloudimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']matpl
  • 2024-03-04R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分类分析预测房价及交叉验证
    全文链接:https://tecdat.cn/?p=35263原文出处:拓端数据部落公众号本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析,该数据集包含82个变量和2930个数据点。研究目标是通过分类算法将房价分为两个类别。在数据预处理阶段,排除了Order、PID和SalesPrice等变量,对数据进行整合和转换以适
  • 2024-02-02NLP自然语言处理—主题模型LDA案例:挖掘人民网留言板文本数据|附代码数据
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=2155最近我们被客户要求撰写关于NLP自然语言处理的研究报告,包括一些图形和统计输出。随着网民规模的不断扩大,互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充,也是民意凸显的地带。领导干部参与网络问政的制度化正在成为一种发展趋势,这种趋势与互联网发展的时
  • 2024-01-23R语言航班延误影响预测分析:lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
    全文链接:http://tecdat.cn/?p=32760原文出处:拓端数据部落公众号航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。航班延误不仅会给旅客带来不便,还会对航空公司和机场的运营产生负面影响。因此,对航班延误的影响因素进行预测分析,对于航空公司、旅客和机场管理方面都
  • 2024-01-20Python实现线性判别分析鸢尾花数据集或随机生成两个线性可分的数据集
    线性判别分析是一种经典的线性学习方法,在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出,亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素:给定训练样例集,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近,异类样例的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的直线上,再根据
  • 2023-12-30机器学习-无监督机器学习-LDA线性判别分析-25
    目录1.LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析1.LinearDiscriminantAnalysis线性判别分析经常被用于分类问题的降维技术,相比于PCA,LDA可以作为一种有监督的降维算法,降维的时候用到了y的真实值,有监督的降维。在PCA中,算法没有考虑数据的标签(类别),只是把原数据映射到一些方
  • 2023-12-24人工智能算法原理与代码实战:LDA主题模型介绍与实战
    1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一门研究如何让计算机自主地完成人类智能任务的学科。人工智能算法是人工智能领域的核心内容之一,它旨在解决复杂问题,提高计算机的智能水平。在过去的几年里,人工智能算法已经取得了显著的进展,它们已经被广泛应用于各种领域,包括自然
  • 2023-11-30R:LEfSe(线性判别分析)
    rm(list=ls())#清空工作环境setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LDA")#设置工作目录library(tidyverse)#包含了一系列与数据分析和可视化相关的包library(microeco)#生态学分析的包library(magrittr)#提供了用于简化代码的管道操作符%>%feature_table<-read
  • 2023-10-12简单易学的机器学习算法——Latent Dirichlet Allocation(理论篇)
    引言LDA(LatentDirichletAllocation)称为潜在狄利克雷分布,是文本语义分析中比较重要的一个模型,同时,LDA模型中使用到了贝叶斯思维的一些知识,这些知识是统计机器学习的基础。为了能够对LDA原理有清晰的认识,也为了能够对贝叶斯思维有全面的了解,在这里对基本知识以及LDA的相关知识进
  • 2023-10-11三个主要降维技术对比介绍:PCA, LCA,SVD
    前言 本文将深入研究三种强大的降维技术——主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和奇异值分解(SVD)。我们不仅介绍这些方法的基本算法,而且提供各自的优点和缺点。本文转载自DeepHubIMBA作者:IndraneelDuttaBaruah仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专
  • 2023-09-15基于机器学习的情绪识别算法matlab仿真,对比SVM,LDA以及决策树
    1.算法理论概述      情绪识别是一种重要的情感分析任务,旨在从文本、语音或图像等数据中识别出人的情绪状态,如高兴、悲伤、愤怒等。本文介绍一种基于机器学习的情绪识别算法,使用三种常见的分类算法:支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)和决策树,通过对比这三种算法在情绪识别任