Als «lda» getaggte Fragen

49

Latente Dirichlet-Zuordnung vs. Hierarchischer Dirichlet-Prozess

Latent Dirichlet Allocation (LDA) und Hierarchical Dirichlet Process (HDP) sind beide Themenmodellierungsprozesse. Der Hauptunterschied ist, dass LDA die Angabe der Anzahl der Themen erfordert und HDP nicht. Warum ist das so? Und was sind die Unterschiede, Vor- und Nachteile beider Methoden zur...

nlp topic-model lda

19

Was tragen die Alpha und Beta Hyperparameter zur Latent Dirichlet Allokation bei?

LDA hat zwei Hyperparameter, deren Einstellung die induzierten Themen ändert. Was tragen die Alpha- und Beta-Hyperparameter zur LDA bei? Wie ändert sich das Thema, wenn der eine oder andere Hyperparameter zunimmt oder abnimmt? Warum sind sie Hyperparameter und nicht nur

topic-model lda parameter

16

Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist...

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

9

Clustering von Dokumenten unter Verwendung der aus Latent Dirichlet Allocation abgeleiteten Themen

Ich möchte Latent Dirichlet Allocation für ein Projekt verwenden und verwende Python mit der Gensim-Bibliothek. Nachdem ich die Themen gefunden habe, möchte ich die Dokumente mit einem Algorithmus wie k-means gruppieren (idealerweise möchte ich einen guten für überlappende Cluster verwenden, damit...

python clustering lda

8

Tutorials zu Themenmodellen und LDA

Ich würde gerne wissen, ob Sie Leute einige gute Tutorials (schnell und unkompliziert) über Themenmodelle und LDA haben, die intuitiv lehren, wie man einige Parameter einstellt, was sie bedeuten und wenn möglich, mit einigen realen

topic-model lda