NMF
  • 2024-06-23【Python机器学习】NMF——将NMF应用于人脸图像
    将NMF应用于之前用过的Wild数据集中的LabeledFaces。NMF的主要参数是我们想要提取的分量个数。通常来说,这个数字要小于输入特征的个数(否则的话,将每个像素作为单独的分量就可以对数据进行解释)。首先,观察分类个数如何影响NMF重建数据的好坏:importmglearn.plotsimportnumpy
  • 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
  • 2023-06-14推荐算法——非负矩阵分解(NMF)
    1.矩阵分解回顾在博文推荐算法——基于矩阵分解的推荐算法中,提到了将用户-商品矩阵进行分解,从而实现对未打分项进行打分。矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品矩阵(评分矩阵),记为,可以将其分解成两个或者多个矩阵的乘积,假设分解成两个矩阵和,
  • 2022-10-31【降维之NMF】NMF(非负矩阵分解)实例
    数据介绍:NMF人脸数据特征提取目标:已知Olivetti人脸数据共400个,每个数据是64*64大小。由于NMF分解得到的W 矩阵相当于从原始矩阵中提取的特征,那么就可以使用NMF对400
  • 2022-09-25使用 NMF 进行投诉分类
    使用NMF进行投诉分类使用非负矩阵分解的主题建模在这里,我们将在这种技术的帮助下使用NMF(非负矩阵分解),这是一种主题建模方法,我们将检测每张票中出现的模式和重复出现的