Pengenalan Artikel：Model topik LDA ialah model probabilistik yang direka untuk menemui topik daripada dokumen teks Ia digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan perlombongan teks. Python, sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, menyediakan banyak perpustakaan dan alatan untuk melaksanakan model topik LDA. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan model topik LDA dalam Python untuk menganalisis data teks, termasuk prapemprosesan data, pembinaan model, analisis topik dan visualisasi. 1. Prapemprosesan Data Data model topik LDA memerlukan prapemprosesan tertentu. Pertama, kita perlukan

2023-06-10 komen 0  4043

Pengenalan Artikel：LDA (Analisis Diskriminasi Linear) ialah kaedah analisis diskriminasi linear klasik Tujuan utamanya adalah untuk menayangkan data asal ke dalam ruang berdimensi rendah dan memaksimumkan jarak antara kelas dan meminimumkan jarak antara kelas. Dalam Python, kita boleh memanfaatkan pakej Scikit-learn untuk melaksanakan helah LDA. Teknik LDA boleh digunakan untuk banyak masalah praktikal, seperti klasifikasi imej, pengecaman muka, klasifikasi teks, dsb. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan secara ringkas prinsip LDA dan aplikasinya dalam P

2023-06-10 komen 0  1559

Pengenalan Artikel：LDA (LatentDirichletAllocation) ialah model topik yang digunakan untuk menguraikan koleksi dokumen kepada topik dan menetapkan taburan kebarangkalian perkataan untuk setiap topik. Ia adalah algoritma pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan secara meluas dalam bidang seperti perlombongan teks, perolehan maklumat dan pemprosesan bahasa semula jadi. Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular dengan perpustakaan analisis teks dan pustaka pembelajaran mesin yang kaya. Sekarang mari kita lihat dengan lebih mendalam pada algoritma LDA dalam Python. 1. L

2023-06-03 komen 0  2805

Pengenalan Artikel：Analisis Diskriminasi Linear (LDA) ialah kaedah pengelasan corak klasik yang boleh digunakan untuk pengurangan dimensi dan pengekstrakan ciri. Dalam pengecaman muka, LDA sering digunakan untuk pengekstrakan ciri. Idea utama adalah untuk menayangkan data ke dalam subruang dimensi rendah untuk mencapai perbezaan maksimum bagi kategori data yang berbeza dalam subruang dan varians minimum kategori data yang sama dalam subruang. Dengan mengira vektor eigen bagi matriks serakan antara kelas dan matriks serakan intra-kelas, arah unjuran yang optimum boleh diperolehi, dengan itu mencapai pengurangan dimensi dan pengekstrakan ciri data. LDA mempunyai prestasi pengelasan yang baik dan kecekapan pengiraan dalam aplikasi praktikal, dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pengecaman corak dan bidang lain. Idea asas analisis diskriminasi linear (LDA) adalah untuk

2024-01-23 komen 0  517