主题模型 主题模型理理论 直观版 标准版 公式版实战 一眼看穿『希拉?里里邮件门』 什么是主体模型？ 理论解释 理理解整个过程，涉及到?比较复杂数学推导。一般来说，从公式1?一直推导到公式100，大部分同学会在公式10左右的时候，就关了了直播，洗洗睡了了所以，我今天?用3个不不同版本的讲解，从简单到 ...
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2018-10-27 18:05:21
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了解主题模型，一般都会提到几种最基础的生成模型：Unigram model、Mixture of unigram，pLSA，接下来简单介绍一下他们之间的区别： 1.Unigram model 左图可知，一篇文档由词生成，每个词有其出现的概率，所有词概率的乘积即得到生成文档的概率。 2.Mixture ...
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2018-10-20 23:45:03
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PLSA模型是基于频率派思想的，每篇文档的K个主题是固定的，每个主题的词语概率也是固定的，我们最终要求出固定的topic-word概率模型。贝叶斯学派显然不认同，他们认为，文档的主题未知，主题的词语分布未知，我们无法求解出精确值，只能计算doc-topic概率模型、topic-word概率模型的概率 ...
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2018-10-06 10:48:28
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主题模型 主题模型这样理解一篇文章的生成过程： 1、 确定文章的K个主题。 2、 重复选择K个主题之一，按主题-词语概率生成词语。 3、 所有词语组成文章。 这里可以看到，主题模型仅仅考虑词语的数量，不考虑词语的顺序，所以主题模型是词袋模型。 主题模型有两个关键的过程： 1、 doc -> topi ...
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2018-10-05 21:04:33
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本文LDA指线性判别模型，并非自然语言处理中的主题模型LDA。 1.LDA简介 LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术 ...
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2018-09-05 19:55:23
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主题建模的英文一种在大量文档中查找抽象艺术主题艺术的方法。有了它，就有可能发现隐藏或“潜在”主题的混合，这些主题因给定语料库中的文档而异。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数（首先是要发现的主题?的数量） ...
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2018-08-28 20:11:14
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主题模型理论（LDA）：一篇文章的每个词都是以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语而组成的。P（单词|文档）=P（单词|主题）*P（主题|文档）对于语料库中的每篇文档，LDA定义了如下生成过程（generativeprocess）:1.对每篇文档，从主题分布中抽取一个主题；2.从上述被抽到的主题所对应的单词分布中抽取一个单词；3.重复上述过程直至文档中的每一个单词。w代表单
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2018-08-14 11:25:42
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Bisecting KMeans Bisecting KMeans算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二，之后选择能最大限度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇，以此进行下去，直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。 Gaussian Mixture Model ...
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编程语言 时间：
2018-08-02 02:03:02
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TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。基本应用如： https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/80816179 ...
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2018-07-22 23:28:38
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来自：Python数据分析与数据化运营——宋天龙著 1. 分析方法与过程 本次建模针对京东商城上“美的”品牌热水器的消费者评论数据，在对文本进行基本的机器预处理、中文分词、停用词过滤后，通过建立包括栈式自编码深度学习、语义网络与LDA主题模型等多种数据挖掘模型，实现对文本评论数据的倾向性判断以及所隐 ...
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2018-06-12 19:38:05
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