
- 如何理解线性判别分析(LDA)算法?能够简洁明了地说明一 …- LDA也不同于因子分析,它无需区分独立变量和因变量(也称为标准变量)。 当我们已经知道分组时就可以使用判别分析,而聚类分析是在不知道组的情况下进行的。 简单来说,判别函数分 … 
- 如何理解线性判别分析(LDA)算法?能够简洁明了地说明一 …- LDA的特性 LDA具有以下属性: LDA假设数据是高斯数据。 更具体地说,它假定所有类共享相同的协方差矩阵。 LDA在K−1维子空间中找到线性决策边界。 因此,如果自变量之间存在高阶 … 
- 用lda做主题提取,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想,有 …- 用lda做主题提取,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想,有什么方法解决? 用lda做主题提取,gensim、lda、sklearn库都是试过了,困惑度曲线都是递增,分类的词也都不理想。 分词 … 
- Python实现lda主题模型的流程是什么,怎么开始写代码? - 知乎- 利用Python实现主题建模和LDA 算法 主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA(Latent Dirichlet Allocation)是主题模型的一个示例,用于将文档中的文本分类为特定的 … 
- 词向量,LDA,word2vec三者的关系是什么? - 知乎- Latent Dirichlet Allocation (LDA)和word2vec从模型上看几乎没有显著联系。 词向量则是所有对词进行表示的方法的统称。 关于联系你可以这样看:LDA的作用之一是通过对 doc-word矩阵 进 … 
- LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度?- LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度? 最近在研究LDA主题模型,看论文中多次提及主题强度展示和主题演化的分析,很想代码复现,但苦于论文中并未阐明实现方法 … 
- 有机人名反应 2 羟醛缩合(Aldol Reaction)- 对于两种醛(都包含alpha-氢),会生成4中产物(同分子间及不同分子间反应),脱水则会生成8种产物(顺反式);通常有用的是醛和酮之间的反应,这时候会用到碱LDA (二异丙基胺基 … 
- LDA(线性判别分析)和GMM(高斯混合模型)之间的区别是什 …- LDA(线性判别分析)和GMM(高斯混合模型)之间的区别是什么? GMM比较熟,基本上机器学习教材里都有详细介绍过,作为聚类算法使用的推导和EM步也都很好理解。 但LDA虽然经常 … 
- 如何利用R语言进行LefSe分析? - 知乎- 8. 结论 以上步骤将帮助你使用R进行16S测序数据的LefSe分析,识别出在不同组之间有显著差异的OTU。 你可以根据LDA结果筛选出有显著差异的特征,并进行进一步的功能分析。 
- 把LDA主题模型作为自己的硕士课题,有什么可以做的? - 知乎- 把LDA主题模型作为自己的硕士课题,有什么可以做的? 本人为普通二本小硕,这几天在准备开题,临时看了些论文,发现深度学习跟LDA主题模型都比较热。 在知乎上看到 把深度学习作为 …