LDA模型主题数量确定方法

2024-08-19

LDA主题模型评估方法–Perplexity

在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

LDA概率主题模型

目录 LDA 主题模型几个重要分布模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA的topic个数? 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题? LDA 这里简单的介绍一下LDA的另一种身份,概率主题模型隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)隐含狄利克雷分布(英语:Latent Dirichlet allocation,简称LDA),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇

文本主题抽取：用gensim训练LDA模型

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于

LDA模型了解及相关知识

什么是LDA? LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.贝叶斯相关知识:先验分布 + 数据(似然)= 后验分布. 贝叶斯模型通过数学和概率的形式表达, 设似然(数据)为二项分布: 其中p我们可以理解为好人的概率,k为好人的个数,n为好人坏人的总数.似然(数据)较为容易理解,但是先验分布较难,因为要求先验分布和数据(似然)对应的二项分布集合后,得到的后验分布在后面还可以作为先验分布!即是说,我们希望先验分布和后验分布的形式应该是

如何确定LDA的主题个数

本文参考自:https://www.zhihu.com/question/32286630 LDA中topic个数的确定是一个困难的问题. 当各个topic之间的相似度的最小的时候,就可以算是找到了合适的topic个数. 参考一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法 ,简略过程如下: 选取初始K值,得到初始模型,计算各topic之间的相似度增加或减少K的值,重新训练得到模型,再次计算topic之间的相似度重复第二步直到得到最优的K 另外,Willi Richert , Luis Pedro

lda模型的python实现

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下.至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南这篇博文只讲算法的sampling方法python实现. 完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化 # #伪代码 # 输入:文章集合(分词处理后),K(类的个数) 输出:已经随机分派了一次的lda模型 begin 申请几个统计量: p 概率向量维度

大佬整理出来的干货：LDA模型实现—Python文本挖掘

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 1.简介在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:Linear Discriminant Analysis和Latent Dirichlet Allocation.本文的LDA是指Latent Dirichlet Allocation,它在主题模型中占有非常重

LDA模型笔记

“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,模型主要解决文档处理领域的问题,比如文章主题分类.文章检测.相似度分析.文本分段和文档检索等问题.LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题.文档三层结构,文档到主题服从Dirichlet分布,主题到词服从多项式分布.它采用了词袋(Bag of Words)的方法,将每一篇文章视为一个词频向量,每一篇文档代表了一些主题所构成的概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布.利用LDA模型对用户参与的话题

类的继承和多态性-编写Java应用程序，定义Animal类，此类中有动物的属性：名称 name,腿的数量legs，统计动物的数量 count;方法：设置动物腿数量的方法 void setLegs(),获得腿数量的方法 getLegs(),设置动物名称的方法 setKind(),获得动物名称的方法 getKind(),获得动物数量的方法 getCount()。定义Fish类，是Animal类的子类，

编写Java应用程序,定义Animal类,此类中有动物的属性:名称 name,腿的数量legs,统计动物的数量 count;方法:设置动物腿数量的方法 void setLegs(),获得腿数量的方法 getLegs(),设置动物名称的方法 setKind(),获得动物名称的方法 getKind(),获得动物数量的方法 getCount().定义Fish类,是Animal类的子类,统计鱼的数量 count,获得鱼数量的方法 getCount().定义Tiger类,是Animal类的子类,统计老虎的

聊一聊PV和并发、以及计算web服务器的数量的方法【转】

聊一聊PV和并发.以及计算web服务器的数量的方法站长之家 2016-08-17 09:40 最近和几个朋友,聊到并发和服务器的压力问题.很多朋友,不知道该怎么去计算并发?部署多少台服务器才合适? 所以,今天就来聊一聊PV和并发,还有计算web服务器的数量的等方法.这些都是自己的想法加上一些网上的总结,如有不对,欢迎拍砖. 几个概念网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数

jQuery实现限制input框 textarea文本框输入字符数量的方法

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PV和并发、以及计算web服务器的数量的方法

几个概念网站流量是指网站的访问量,用来描述访问网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标,常用的统计指标包括网站的独立用户数量.总用户数量(含重复访问者).网页浏览数量.每个用户的页面浏览数量.用户在网站的平均停留时间等. 网站访问量的常用衡量标准:独立访客(UV) 和综合浏览量(PV),一般以日为单位来衡量和计算. 独立访客(UV):指一定时间范围内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客. 综合浏览量(PV):指一定时间范围内页面浏览量或点击量,用户每次刷新即被计算一次. PV计算带

TensorFlow模型保存和加载方法

TensorFlow模型保存和加载方法模型保存 import tensorflow as tf w1 = tf.Variable(tf.constant(2.0, shape=[1]), name="w1-name") w2 = tf.Variable(tf.constant(3.0, shape=[1]), name="w2-name") a = tf.placeholder(dtype=tf.float32, name="a-name")

聊一聊PV和并发、以及计算web服务器的数量的方法

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转：关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码转: http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743 LDA和HLDA: (1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003. (2)T. L. Grif

Chem 3D模型的参数值更改方法

在化学绘图软件ChemOffice 15.1中有个专门用于绘制三维结构的组件,就是Chem 3D.通过这个组件用户可以绘制3D模型并可以通过这个组件来计算一些化学数据.在使用Chem 3D组件过程中,你会发现它有自己默认的一些化学结构参数,如果这些参数不是你所需要的,你可以改变这些参数.本教程就来给大家分享一下Chem 3D模型的参数值更改方法? 原文:http://www.chemdraw.com.cn/ruheshiyong/moxing-canshu.html 更改ChemDraw模型参数

DedeCms如何调用Discuz论坛主题等数据方法总结

DedeCms如何调用Discuz论坛主题等数据方法总结同时使用Dedecms和Discuz论坛的朋友,难免要在网站内调用论坛的内容.使用Discuz论坛的JS调用方式,对搜索引擎不够友好,下面我们来说如何在DedeCms中调用Discuz论坛的数据. 说明:网站跟论坛是必须在同一个数据库内才可以使用下面的方法. 首先要了解一个DEDE标签loop,下面是官方的介绍: 基本语法: {dede:loop table='meiwen_archives' sort='' row='4'

WPF 3D模型的一个扩展方法

原文:WPF 3D模型的一个扩展方法在WPF 3D中,我们常常需要改变一个ModelVisual3D对象的颜色. 先说说ModelVisual3D,本质上3D模型都是由一个个的三角形构成的,并且经过材质进行渲染(DiffuseMaterial) . 这是一个ModelVisual3D的xaml代码: <ModelVisual3D x:Name=,, ,..."/> </GeometryMod

Odoo模型的内置方法(可按需重写）

转载请注明原文地址:https://www.cnblogs.com/ygj0930/p/10826222.html ==========模型层面========== 一:_table_exist 检查该模型对于的数据库表是否存在,是则返回1,否则返回0. @api.model_cr def _table_exist(self): pass ==========模型记录层面========== 二:create(self,vals) 记录的创建函数,一般情况下,是根据视图传过来的dict对象,生成

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保存sklearn中模型的两种方法(pickle.joblib) from sklearn import svm from sklearn import datasets clf = svm.SVC() iris = datasets.load_iris() X, y = iris.data, iris.target clf.fit(X, y) # pickle python内置保存模型(方法1) import pickle s = pickle.dumps(clf) clf2 = pickle

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