每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

Qt 3D教程(三)实现对模型材质參数的控制 蒋彩阳原创文章,首发地址:http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/47131841.欢迎同行前来探讨. 上一篇教程介绍的是显示一个三维模型的基本步骤,接下来我们须要实现的是加入材质,而且希望我们通过button来控制材质的參数. 这种效果看起来非常像一个3D模型材质编辑器的样子. 那我们来尝试一下吧. 首先我们对Settings这个类进行改动,给它增添一些属性,比方说环境光.漫反射.镜面反射以及反射

主题数确定:困惑度计算,画出曲线,选择拐点,避免信息丢失和主题冗余 https://blog.csdn.net/u014449866/article/details/80218054 参数调节: 方法一: alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数,beta一般选为0.01吧,,这都是经验值,貌似效果比较好,收敛比较快一点:

目录 概况 为什么需要 LDA是什么 LDA的应用 gensim应用 数学原理 预备知识 抽取模型 样本生成 代码编写 本文将从三个方面介绍LDA主题模型--整体概况.数学推导.动手实现. 关于LDA的文章网上已经有很多了,大多都是从经典的<LDA 数学八卦>中引出来的,原创性不太多. 本文将用尽量少的公式,跳过不需要的证明,将最核心需要学习的部分与大家分享,展示出直观的理解和基本的数学思想,避免数学八卦中过于详细的推导.最后用python 进行实现. 概况 第一部分,包括以下四部分. 为什么

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 对于当下共享单车在互联网界的火热状况,笔者想从大数据文本挖掘的角度来做一番分析,主要是从海量的文本数据中找到有价值的讯息和观察视角,透过文本挖掘了解共享单车相关的热门话题和潜在趋势. Note:本文写于2017.07,那个时候,共享单车界算是"那时花开月正圆",局势还凑合. 2016年底以来,国内共享单车毫无征兆的就火爆了起来,彼时一张手机截屏蹿

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

本文利用gensim进行LDA主题模型实验,第一部分是基于前文的wiki语料,第二部分是基于Sogou新闻语料. 1. 基于wiki语料的LDA实验 上一文得到了wiki纯文本已分词语料 wiki.zh.seg.utf.txt,去停止词后可进行LDA实验. import codecs from gensim.models import LdaModel from gensim.corpora import Dictionary train = [] stopwords = codecs.open

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn,  还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio

1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52912179 Spark上实现LDA原理 LDA主题模型算法 [主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA] Spark实现LDA的GraphX基础 在Spark 1.3中,MLlib现在支持最成功的主题模型之一,隐含狄利克雷分布(LDA).LDA也是基于GraphX上构建的第一个MLlib算法,GraphX是实现它最自然的方式. 有许多算法可以训练一个LDA模型.我们选择EM算法,因为它

在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中,我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解,面临着高维度计算量太大的问题.这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型:非负矩阵分解(NMF),它同样使用了矩阵分解,但是计算量和处理速度则比LSI快,它是怎么做到的呢? 1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,以下简称NMF)是一种非常常用的矩阵分解方法,它可以适用于很多领域,比如图像特征识别,语音识别等,这里我们会主要关注于它在文本主

在文本挖掘中,主题模型是比较特殊的一块,它的思想不同于我们常用的机器学习算法,因此这里我们需要专门来总结文本主题模型的算法.本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理. 1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中,我们经常会进行非监督学习的聚类算法,它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类.而主题模型也是非监督的算法,目的是得到文本按照主题的概率分布.从这个方面来说,主题模型和普通的聚类算法非常的类似.但是两者其实还是有区别的. 聚类算法关注于从样本特征的相似度方面将数据聚类.比如通过数据样本之间

def genlda(textlist,n): ticks = str(time.time()).replace('.','')[-6:-1] nn=str(n) dictionary = corpora.Dictionary(textlist) corpus = [ dictionary.doc2bow(text) for text in textlist ] #tfidf = models.TfidfModel(corpus) #corpus_tfidf = tfidf[corpus] #p

前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 Dirichlet 分布 1 Dirichlet 分布 2 Dirichlet-Multinomial 共轭 主题模型LDA 1 各个基础模型 11 Unigram model 12 Mixture of unigrams model 2 PLSA模型 21 pLSA模型下生成文档 21 根据文档反

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

LDA是一种典型的词袋模型,即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合,词与词之间没有顺序以及先后的关系.一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 它是一种主题模型,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可以被认为是一种聚类算法: [LDA automatically assig