Запитання з тегом «lda»

Латентне розподілення Діріхле (LDA) та ієрархічний процес Діріхле (HDP) - це процеси моделювання тем. Основна відмінність полягає в тому, що LDA вимагає уточнення кількості тем, а HDP - ні. Чому це так? І які відмінності, плюси та мінуси обох методів моделювання теми?

49 nlp  topic-model  lda 

LDA має два гіперпараметри, налаштування їх змінює індуковані теми. Що сприяє розвитку альфа-бета-гіперпараметрів при ЛДА? Як змінюється тема, якщо один чи інший гіперпараметр збільшується чи зменшується? Чому вони гіперпараметри, а не лише параметри?

19 topic-model  lda  parameter 

Я створюю corr()df з оригінального df. corr()ДФ вийшов 70 X 70 і неможливо уявити собі Heatmap ... sns.heatmap(df). Якщо я спробую відобразити corr = df.corr()таблицю, таблиця не відповідає екрану, і я бачу всі кореляції. Це спосіб або надрукувати весь, dfнезалежно від його розміру, або контролювати розмір теплової карти?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Я хочу використовувати Latent Dirichlet Allocation для проекту, і я використовую Python з бібліотекою gensim. Знайшовши теми, я хотів би згрупувати документи за допомогою такого алгоритму, як k-засоби (в ідеалі я хотів би використовувати хороший для перекриття кластерів, тому будь-яка рекомендація вітається). Мені вдалося отримати теми, але вони є у …

9 python  clustering  lda 

Мені хотілося б знати, чи є у вас якісь хороші підручники (швидкі та прості) про тематичні моделі та LDA, навчаючи інтуїтивно, як встановлювати деякі параметри, що вони означають і, якщо можливо, за допомогою реальних прикладів.

8 topic-model  lda