Présentation de l'article：Le modèle thématique LDA est un modèle probabiliste conçu pour découvrir des sujets à partir de documents texte. Il est largement utilisé dans le traitement du langage naturel (NLP) et l'exploration de texte. Python, en tant que langage de programmation populaire, fournit de nombreuses bibliothèques et outils pour implémenter des modèles de sujets LDA. Cet article expliquera comment utiliser le modèle de sujet LDA en Python pour analyser des données textuelles, y compris le prétraitement des données, la construction de modèles, l'analyse de sujet et la visualisation. 1. Prétraitement des données Les données du modèle thématique LDA nécessitent un certain prétraitement. Premièrement, nous avons besoin

2023-06-10 commentaire 0  4026

Présentation de l'article：LDA (Linear Discriminant Analysis) est une méthode d'analyse discriminante linéaire classique. Son objectif principal est de projeter les données originales dans un espace de faible dimension et de maximiser la distance inter-classe et de minimiser la distance intra-classe. En Python, nous pouvons exploiter le package Scikit-learn pour implémenter l'astuce LDA. Les techniques LDA peuvent être appliquées à de nombreux problèmes pratiques, tels que la classification d'images, la reconnaissance faciale, la classification de textes, etc. Dans cet article, nous présenterons brièvement le principe de LDA et son application dans P

2023-06-10 commentaire 0  1556

Présentation de l'article：LDA (LatentDirichletAllocation) est un modèle de sujet qui décompose une collection de documents en sujets et attribue une distribution de probabilité de mot à chaque sujet. Il s'agit d'un algorithme d'apprentissage non supervisé largement utilisé dans des domaines tels que l'exploration de texte, la recherche d'informations et le traitement du langage naturel. Python est un langage de programmation populaire doté d'une riche bibliothèque de bibliothèques d'analyse de texte et d'apprentissage automatique. Examinons maintenant de plus près l'algorithme LDA en Python. 1.L

2023-06-03 commentaire 0  2805

Présentation de l'article：L'analyse discriminante linéaire (LDA) est une méthode classique de classification de modèles qui peut être utilisée pour la réduction de dimensionnalité et l'extraction de caractéristiques. En reconnaissance faciale, LDA est souvent utilisé pour l’extraction de fonctionnalités. L'idée principale est de projeter les données dans un sous-espace de faible dimension pour obtenir la différence maximale des différentes catégories de données dans le sous-espace et la variance minimale de la même catégorie de données dans le sous-espace. En calculant les vecteurs propres de la matrice de dispersion inter-classes et de la matrice de dispersion intra-classe, la direction de projection optimale peut être obtenue, réalisant ainsi une réduction de dimensionnalité et une extraction de caractéristiques des données. LDA a de bonnes performances de classification et une bonne efficacité de calcul dans les applications pratiques, et est largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconnaissance de formes et d'autres domaines. L'idée de base de l'analyse discriminante linéaire (LDA) est de

2024-01-23 commentaire 0  512