companydirectorylist.com
Global Business Directories and Company Directories
Search Business,Company,Industry :
Business Directories,Company Directories
|
Contact potential dealers,buyers,sellers,suppliers
Country Lists
USA Company Directories
Canada Business Lists
Australia Business Directories
France Company Lists
Italy Company Lists
Spain Company Directories
Switzerland Business Lists
Austria Company Directories
Belgium Business Directories
Hong Kong Company Lists
China Business Lists
Taiwan Company Lists
United Arab Emirates Company Directories
Industry Catalogs
USA Industry Directories
English
Français
Deutsch
Español
日本語
한국의
繁體
简体
Português
Italiano
Русский
हिन्दी
ไทย
Indonesia
Filipino
Nederlands
Dansk
Svenska
Norsk
Ελληνικά
Polska
Türkçe
العربية
如何理解线性判别分析(LDA)算法?能够简洁明了地说明一下LDA算法的中心思想吗? - 知乎
LDA的特性 LDA具有以下属性: LDA假设数据是高斯数据。 更具体地说,它假定所有类共享相同的协方差矩阵。 LDA在K−1维子空间中找到线性决策边界。 因此,如果自变量之间存在高阶相互作用,则不适合。
Python实现lda主题模型的流程是什么,怎么开始写代码? - 知乎
利用Python实现主题建模和LDA 算法 主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型的一个示例,用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题,再为每一个主题添加一些单词,该算法按照Dirichlet分布来建模。 那便
用lda做主题提取,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想,有什么方法解决? - 知乎
用lda做主题提取,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想,有什么方法解决? 用lda做主题提取,gensim、lda、sklearn库都是试过了,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想。 分词用的哈工大的分词和停用词表。 文本是评… 显示全部 关注者 5 被浏览
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比,哪个效果更好?为什么? - 知乎
LDA是pLSA的generalization:一方面LDA的hyperparameter设为特定值的时候,就specialize成pLSA了。 从工程应用价值的角度看,这个数学方法的generalization,允许我们用一个训练好的模型解释任何一段文本中的语义。
机器学习(五):数据预处理--降维-PCA和LDA
LDA降维后最多可生成C-1维子空间(分类标签数-1),因此LDA与原始维度N数量无关,只有数据标签分类数量有关;而PCA最多有n维度可用,即最大可以选择全部可用维度。
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度?
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度? 最近在研究LDA主题模型,看论文中多次提及主题强度展示和主题演化的分析,很想代码复现,但苦于论文中并未阐明实现方法。 另外,在以获得文档—主题分布的情况… 显示全部 关注者 9
利用python做LDA文本分析,该从哪里入手呢? - 知乎
利用python做LDA文本分析,该从哪里入手呢? 硕二,最近打算利用topic modeling结合推荐系统做一些研究。 之前一直都是在看理论方面的知识(推荐系统基础,LDA的数学基础还有吉布斯采样),… 显示全部 关注者 215
如何理解线性判别分析(LDA)算法?能够简洁明了地说明一下LDA算法的中心思想吗? - 知乎
LDA也不同于因子分析,它无需区分独立变量和因变量(也称为标准变量)。 当我们已经知道分组时就可以使用判别分析,而聚类分析是在不知道组的情况下进行的。 简单来说,判别函数分析就是分类。 如下图1 1所示。
Business Directories,Company Directories
|
Business Directories,Company Directories
copyright ©2005-2012
disclaimer