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

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

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

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

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

“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

http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA主题模型评估方法--Perplexity http://www.52nlp.cn/lda-math-lda-%E6%96%87%E6%9C%AC%E5%BB%BA%E6%A8%A1 LDA-math-LDA 文本建模 http://www.iyunv.com/thread-59890-1-1.html 用python计算lda语言模型的困惑度并作图 h

gensim是python下一个极易上手的主题模型程序库(topic model),网址在:http://radimrehurek.com/gensim/index.html 安装过程较为繁琐,参考http://radimrehurek.com/gensim/install.html 中的步骤. 我本机用的python2.7,需安装setuptools或者pip,然后通过这2个工具安装numpy和scipy,因为gensim里面依赖科学/数值计算.其中scipy还需要安装BLAS和LAPACK这

使用python的机器学习包sklearn的时候,如果训练集是固定的,我们往往想要将一次训练的模型结果保存起来,以便下一次使用,这样能够避免每次运行时都要重新训练模型时的麻烦. 在python里面,有一个joblib可以实现将模型保存,并将保存后的模型取出用于不同的测试集: from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib #训练模型 clf = svc = svm.SVC(kernel='linear') rf=clf.f

Django 模型类的Meta是一个内部类,它用于定义一些Django模型类的行为特性.下面对此作一总结: abstract      这个属性是定义当前的模型类是不是一个抽象类.所谓抽象类是不会相应数据库表的.一般我们用它来归纳一些公共属性字段,然后继承它的子类能够继承这些字段. 比方以下的代码中Human是一个抽象类.Employee是一个继承了Human的子类,那么在执行syncdb命令时,不会生成Human表.可是会生成一个Employee表,它包括了Human中继承来的字段.以后假设再

缘由 之前写socket的CS模型代码,都是利用最原始的多线程方式.服务端是主线程,接到客户端的连接请求就从线程池中获取一个线程去处理整个socket连接的所有操作,虽然在连接数较短的情况下没有什么影响,但是当连接数很大的情况下,线程的切换和线程池的大小问题就明显起来了. 问题 应该存在一种方式可以让一个线程去处理多个连接,在连接有事情做的时候才过去处理,不然的话线程就挂起,让线程的利用率更高,于是后来学习了select以及epoll.在这里我重点总结一下select select的原理 sel

""" 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,

#coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd import re from gensim import corpora, models, similarities import gensim from nltk.corpus import stopwords df = pd.read_csv("./input/HillaryEmails.csv") # 原邮件数据中有很多Nan的值,直接扔了. df = df[['Id', 'E

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在机器学习用于产品的时候,我们经常会遇到跨平台的问题.比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型,但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去,但是这

分离训练集测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split eg: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42) 标准化 (同模型使用方法相同) from sklearn.preprocessing import StandardScaler 归一化(同模型使用方法相同) from sklearn.

1.Python彻底分离了对象和引用,可以认为内存中的对象都是不可修改的,每次修改引用,相当于在堆上重新创建一个对象,引用指向新对象. 2.对于数值和字符串,修改意味着引用指向一个新对象. 3.集合中的元素都是引用.考虑元组,元组中的引用不能增加删除,也不能修改引用的指向.但是元组本身也是个引用,可以指向另一个元组. 4.考虑列表,列表中的引用可以增加删除,也可以修改引用的指向.列表本身也是个引用,也可以指向另一个列表. 5.考虑字典,字典的key不能修改指向,value可以修改指向.字典本身也

gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

这篇博客是本人借鉴一些大神的博客并结合自己的学习过程写下的. 事件驱动模型 事件驱动模型是一种编程范式,这里程序的执行流由外部事件来决定.它的特点是包含一个事件循环,当外部事件发生时,不断从队列里取出事件,根据不同的事件,调用不同的函数,然后通过使用回调机制来触发相应的处理. IO多路复用 阻塞IO(blocking IO) 当用户进程调用了recvfrom时,kernel就开始准备数据.在此期间对于network io来说,很多时候完整的数据在一开始还没有到达,这个时候kernel就要等待足够

数据模型(译)   image.png 1 对象(object).类型(type)和值(value) python中所有的数据都是通过对象(object)或者对象之间的关系来表示 每个对象(object)都有ID.类型(type)和数值(value) 一旦对象创建,它的ID便固定不变,可以理解成对象存放在内存中的地址:is操作就是比较两个对象的ID,而id()函数则是返回对象ID的整数表达式 对象的类型(type)决定了对象的行为,以及决定对象可能的值(value):type()函数返回对象的类

IO多路复用 IO多路复用就是我们经常说的select epoll.select和epoll的好处是单个process就可以同时处理多个网络IO.基本原理是select\epoll会不断的轮询所负责的所有socket,当有某个socket数据到达了,就通知用户进程. 下面是流程图: 当用户进程调用了select,那么整个进程会被block,而同时,kernel会"监视"所有select负责的socket,当任何一个socket中的数据准备好了,select就会返回.这个时候用户进程再调