Публикации по теме 'lda'
Линейный дискриминантный анализ
Линейный дискриминантный анализ или LDA — это еще один метод уменьшения размерности для извлечения признаков . LDA работает с классификациями, где целью преобразования выделения признаков является выделение отличительной информации о классе в пространстве более низкого измерения.
Решение, предложенное Фишером, состоит в том, чтобы максимизировать функцию, которая представляет разницу между средними значениями, нормализованную по мере дисперсии внутри классов.
Предположим, у нас..
Лирический лексикон — Часть 3→ О ЛДА
Сначала я не планировал писать о LDA, но, поскольку он часто упоминается в более поздних постах, я хотел дать краткий обзор. LDA, сокращение от Latent Dirichlet Allocation, представляет собой простой метод, используемый для поиска тем в текстовых документах. Его цель — обнаружить скрытые темы в группе документов. В этом посте мы углубимся и попытаемся дать некоторую интуицию концепции.
Что это такое?
LDA работает, анализируя слова и модели их совпадения, чтобы обнаружить основные..
Основная интуиция LDA
Всякий раз, когда мы сталкиваемся с моделями машинного обучения, включающими классификацию данных изображения или имеем дело с векторами сложной размерности, вычисления становятся препятствием для получения своевременных результатов. Поэтому интуитивно понятно использовать алгоритмы, которые уменьшают сложность вычислений с использованием векторов и помогают получать своевременные и лучшие результаты. И мы поговорим об одной такой методике классификации, использующей уменьшение размерности,..
Неконтролируемое обучение исследовательским работам по Covid-19 с использованием LDA
Covid-19 полностью изменил мир, в котором мы живем. Интересно посмотреть, как эта пандемия затронула всех во всем мире. Иногда я задаюсь вопросом, является ли Covid-19 нашим Таносом! Время покажет, но это не цель этого поста.
Моя общая цель — определить способы применения НЛП к исследовательским работам, связанным с Covid-19, чтобы определить или ответить на определенные вопросы, которые помогут найти решение этой пандемии, или даже способы извлечь уроки из различного опыта и объединить..
Разработка функций LDA
LDA — это неконтролируемая модель, разработка функций, связанная с построением модели LDA, в основном соответствует приведенной ниже структуре.
Токенизация: токенизация — это разбиение документов на несколько меньших частей информации в слова, сегодня алгоритмы машинного обучения способны извлекать информацию для векторов, поэтому основными методами будут преобразование слов в векторы. Шаги предварительной обработки, которые мы сейчас обсуждаем, направлены на создание чистого вектора,..
Тематическое моделирование с помощью политических текстов
Часть II серии НЛП и текстовой аналитики — с использованием LDA
Добро пожаловать во вторую часть нашей серии статей об НЛП и текстовой аналитике! Если у вас еще не было возможности, пожалуйста, прочитайте первую часть этой серии здесь . Подводя итог нашему прогрессу, мы начали с корпуса политических работ, таких как Государь Макиавелли, Записки федералистов Гамильтона/Мэдисона/Джея и Коммунистический манифест Маркса/Энгельса. Из этих работ мы получили текстовые таблицы и..
Превратите свои данные в новое пространство с помощью линейного дискриминантного анализа!
Линейный дискриминантный анализ (LDA) — популярный метод, используемый в машинном обучении и статистическом моделировании для задач классификации и выделения признаков. Это мощный инструмент, который может помочь в выявлении закономерностей в данных и классификации наблюдений на основе их атрибутов.
В этом сообщении блога мы рассмотрим основы LDA, включая его определение, предположения и то, как он работает. Мы также обсудим его применение, преимущества и ограничения.
Что такое..
