LDA模型,请选择主题个数

2024-11-06

R语言︱LDA主题模型——最优主题数选取(topicmodels)+LDAvis可视化(lda+LDAvis)

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

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

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(Latent Dirichlet allocation)主题模型

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

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

R语言︱LDA主题模型——最优主题...

R语言︱LDA主题模型——最优主题...:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/51547298#comments

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

LDA模型数据的可视化

""" 执行lda2vec.ipnb中的代码模型LDA 功能:训练好后模型数据的可视化 """ from lda2vec import preprocess, Corpus import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # %matplotlib inline import pyLDAvis try: import seaborn except: pass # 加载训练好的主题-文档模型,

phpcms v9 企业黄页加入企业会员提示“请选择企业库类型！”

很多新进站长选择使用了PHPCMS v9内容管理系统,它强大的功能无疑吸引了很多人,尤其是企业黄页功能更是其中的佼佼者,但是官方发布的版本兼容性比较差,出现会员加入企业会员提示“请选择企业库类型!”,对很多新手不知道如何修改. 现在教大家一个简单的方法,只需要修改后台的参数:后台-模块-企业黄页-黄页模型管理-企业库字段管理修改选项类型为下拉风格就可以解决问题了. 详细步骤如下(phpcms 版本V9.5.7): 看到此图说明可以注册成功了. 同理新闻管理.产品管理.商机管理的添加也是用这个

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

合同主体列表添加两条合同主体,返回合并支付页面,支付总弹"请选择合同主体",删除后,竟然还能支付(改合并支付页面的字段状态)

bug描述: 操作步骤:1.进入"商标续展"产品详情页面,点击立即购买(数量设为2),进入合并订单界面,选择合同主体,点击全部,清空所有合同主体2.新建合同主体保存,设置该合同主体为默认合同主体,返回到合并订单界面3.点击"去支付"4.点击选择合同主体,选中刚刚新建的合同主体绑定到该订单5.删除该合同主体,再新建一个合同主体保存,并设置该合同主体为默认合同主体结果:第三步:提示"请选择合同主体",不能支付第四步:能跳到支付界面,但是提示"

DropDownList 添加一个"请选择"或"全部"之类的项

DropDownList在从数据库中得到数据源绑定后,添加一个"请选择"或"全部"之类的项 1:直接添加:<asp:ListItem Value="0">请选择</asp:ListItem>,然后在DropDownList中添加一个属性: AppendDataBoundItems="True" : 示例:1 <asp:DropDownList ID="ddlAll" run

MVC中SelectList和@Html.DropDownList("MainDuty_UserId","请选择")的运用

Models.Project model = projectdb.dbSet.SingleOrDefault(e => e.Project_ID == id); ViewBag.followList = _followdb.GetAllFollow(2, id).ToList(); List<AdminUsers> userList = new Repository<HR.Models.AdminUsers>().FindAll(e

关于时间的操作（JavaScript版）——年月日三级级联（默认依次显示请选择年、请选择月和请选择日）

这篇博客和前一篇博客基本同样,仅仅是显示的默认值不同: <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <html> <head> <title>年月日三级级联(默认依次显示请选择年.请选择月和请选择日)</title> <meta http-equiv="content-type" content="text/h

dropDownList之"请选择",同时设置默认选项

dropDownList.Items.Insert(0, new ListItem("--请选择--", "-1"));dropDownList.SelectedIndex = 1; 注意顺序即可.

从n个数里面选择m个数

从n个数里面选择m个数 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; vector<int> s; void dfs(int a[],int n,int m,int index,int nowk) { if(nowk==m){//当我挑选的数已经够得时候,就把它输出. ;i<;i++){ cout << s[i] << ' '; } cout << endl;

Winsock—I/O模型之选择模型(一)

Winsock中提供了一些I/O模型帮助应用程序以异步方式在一个或多个套接字上管理I/O. 这样的I/O模型有六种:阻塞(blocking)模型,选择(select)模型,WSAAsyncSelect模型,WSAEventSelect模型,重叠(overlapped)模型,完成端口(completion port)模型. 选择模型: 目的:允许想要避免在套接字调用上阻塞的应用程序有能力管理多个套接字. 一.select函数 select函数可以确定一个或者多个套接字的状态

通过数据库绑定的dropdownlist，如何让其第一条默认显示"--请选择--"

第一种方法 DropDownList1.Items.Insert(0,"请选择XXX"); 第二种方法在第一个位置插入一个项就可以 DropDownList1.Items.Insert(0, new ListItem("---请选择---", "0"));

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

LDA模型,请选择主题个数

热门专题