使用Scikit學習的主題建模
潛在狄利克雷分配(LDA)是一種算法,用於發現語料庫中存在的主題。主題建模相關的開源庫不少,但如果你使用Python,那麽主要的...
使用Scikit學習的主題建模
潛在狄利克雷分配(LDA)是一種算法,用於發現語料庫中存在的主題。有一些開源庫存在,但是如果你使用Python,那麽主要的競爭者...
潛在的Dirichlet分配(LDA),是專為文本文檔設計的主題模型。
術語說明:
“word”=“term”:詞匯表的元素。
“token”:出現在文檔中的term的實例。
“topic”...
下麵是章節聚類的內容(其他內容參見全文目錄)
聚類是一個無監督學習問題,我們基於相似的特性將數據分組成多個子集。聚類通常用於探索性分析或者作為分...
NMF和LDA主題提取簡介
非負矩陣分解,即Non-negative Matrix Factorization,簡寫為NMF。
潛在狄利克雷分布,即Latent Dirichlet Allocation, 簡寫...