Запитання з тегом «lda»

4
Латентний розподіл Діріхле проти ієрархічного процесу Діріхле
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 

2
Що сприяє альфа- та бета-гіперпараметрам при розподілі прихованого диріхле?
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?

5
збільшують теплову карту для новонароджених
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 

2
Кластеризація документів із використанням тем, похідних від розподілу прихованого Діріхле
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 …

5
Підручники з тематичних моделей та 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.
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.