gensim的LDA算法中很容易提取到每篇文章的主题分布矩阵,但是一般地还需要进一步获取每篇文章归属到哪个主题概率最大的数据,这个在检索gensim文档和网络有关文章后,发现竟然没有. 简单写了一下. #打印每篇文档最高概率主题 for i in lda.get_document_topics(corpus)[:]: listj=[] for j in i: listj.append(j[1]) bz=listj.index(max(listj)) #print(i[bz][0],i,listj

[python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记  http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/50824215

上回说到有个nico-one的文档主题模板, https://github.com/lepture/nico-one 把他可以下载了, 放到 C:\Documents and Settings\Administrator\.spm\themes 给它改个名字叫one吧. 当然, 在你的seajs模块目录里想在使用spm doc watch 之后看到one这个简洁的文档页面(可以看这里http://lab.lepture.com/nico/), 是不行的, 还得需要修改一个小地方. 就是在你装好的

spm自带的文档的主题模板, 其文件在C:\Documents and Settings\Administrator\.spm\themes 目录下, 有个叫做cmd 文件夹的. 其实 cmd这个文件夹, 他的文件在github上有, https://github.com/spmjs/nico-cmd 就是nico-cmd, 从这里可以看出, spm doc 工具其实和nico有很深的渊源. nico-cmd 下载后, 解压, 将nico-cmd 放在 C:\Documents and Sett

在 Confluence 官方 前期发布的消息 中,文档主题在 Confluence 6.0 及其后续版本中已经不可用.我们知道你可能对这个有很多好好奇的问题,因此我们在这里设置了一个问答用于帮助你将这个主题升级到 Confluence 6.0. 如果你还有其他问题,你可以在本页面的底部向 Confluence 的官方提出,我们将会尽我们最大的努力帮助你解决你遇到的问题. 默认的主题看起来是什么样子的? 如果还确定在我的空间中,我使用的是文档主题? 如果检查在我的站点中有哪些地方使用了文档主题?

一．问题描述 1.1文本建模相关 统计文本建模的目的其实很简单:就是估算一组参数,这组参数使得整个语料库出现的概率最大.这是很简单的极大似然的思想了,就是认为观测到的样本的概率是最大的.建模的目标也是这样,下面就用数学来表示吧.一开始来说,先要注意假设了一些隐变量z,也就是topic.每个文档都符合一个topic的分布,另外是每个topic里面的词也是符合一个分布的,这个似然是以文档为单位的.极大似然式子全部写出来是下面的样子的其中的M表示文档个数.其中的α,就是每个文档符合的那个topic分布

一.简介 https://cloud.tencent.com/developer/article/1058777 1.LDA是一种主题模型 作用:可以将每篇文档的主题以概率分布的形式给出[给定一篇文档,推测其主题分布].我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布. 从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类. 2.同时,它是一种典型的词袋模型 即一篇文档是由一组词构成,词与词之间没有先后顺序的关系. 此外,一篇文档可以包含多个

LSA latent semantic analysis 映射词-文档到一个低维隐语义空间 比较词和文档在低纬空间的相似性 topic 是 Vocab 上的概率分布(符合多项式分布) 文档到主题的一个分布,主题到词库的分布,通过训练得到这两个分布模型 plsa 模型 LDA模型 大规模LDA系统 spark LDA Google PLDA 微软LightLDA 腾讯LDA,PEACOCK

在使用了element-ui后,总觉得不尽兴,再学一个响应式的muse-ui发现是个小众框架,但是我很喜欢. 指出官网文档里的主题使用描述错误. 首先,在vue-cli里安装raw-loader:npm i  raw-loader -D 然后在app.vue里使用: import light from '!raw-loader!muse-ui/dist/theme-default.css' import dark from '!raw-loader!muse-ui/dist/theme-dark

题目: Description 有M个球,一开始每个球均有一个初始标号,标号范围为1-N且为整数,标号为i的球有ai个,并保证Σai = M. 每次操作等概率取出一个球(即取出每个球的概率均为1/M),若这个球标号为k(k < N),则将它重新标号为k + 1:若这个球标号为N,则将其重标号为1.(取出球后并不将其丢弃) 现在你需要求出,经过K次这样的操作后,每个标号的球的期望个数. 题解: 神题一个. 首先我们发现没有办法直接对整体进行dp 所以我们先单独考虑一个球. 我们设\(p[i][j]

Given a string s, partition s such that every substring of the partition is a palindrome. Return all possible palindrome partitioning of s. For example, given s = "aab",Return [ ["aa","b"], ["a","a","

题意 题目链接 Bobo有一个 $n+m$ 个节点的有向图,编号分别为 $1 \sim n$,他还有一个 $n$ 行 $n+m$ 列的矩阵 $P$. 如果在 $t$ 时刻他位于节点 $u(1 \leq u \leq n)$,那么在 $(t+1)$ 时刻他在节点 $v$ 的概率为 $P_{u,v}/10000$: 如果在 $t$ 时刻它位于节点 $u(u > n)$,那么在 $(t+1)$ 时刻他在节点$u$ 的概率是1. 0时刻Bobo位于节点1,求无穷久之后,它位于节点 $(n+1), (n+

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=5376 题意:每天往n*m的棋盘上放一颗棋子,求多少天能将棋盘的每行每列都至少有一颗棋子的期望 分析: 我们来分析一波: 讲解一下弱弱的我的解题思路 (1)首先可以想到的是设一个 dp[val]  表示 当前用了val 个旗子距离目标状态还有几天的概率.但是我们可以发现单纯的一个状态val 是不能表示出准确的状态 , 比如说现在只是知道了我使用了多少的旗子,当前不知道有多少行和

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 本文是LDA主题模型的第三篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了EM算法,如果你对EM算法不熟悉,建议先熟悉EM算法的主要思想.LDA的变分推断EM算法求解,应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现,因此值得好好理解. 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路 首先,回顾L

LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下.至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南 这篇博文只讲算法的sampling方法python实现. 完整实现项目开源python-LDA lda模型变量申请及初始化 # #伪代码 # 输入:文章集合(分词处理后),K(类的个数) 输出:已经随机分派了一次的lda模型 begin 申请几个统计量: p 概率向量 维度

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA).注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写的线性判别分析LDA原理总结.文本

在LDA模型原理篇我们总结了LDA主题模型的原理,这里我们就从应用的角度来使用scikit-learn来学习LDA主题模型.除了scikit-learn,  还有spark MLlib和gensim库也有LDA主题模型的类库,使用的原理基本类似,本文关注于scikit-learn中LDA主题模型的使用. 1. scikit-learn LDA主题模型概述 在scikit-learn中,LDA主题模型的类在sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocatio

将LDA跟多元统计分析结合起来看,那么LDA中的主题就像词主成分,其把主成分-样本之间的关系说清楚了.多元学的时候聚类分为Q型聚类.R型聚类以及主成分分析.R型聚类.主成分分析针对变量,Q型聚类针对样本. PCA主要将的是主成分-变量之间的关系,在文本中LDA也有同样的效果,将一撮词(变量)变成话题(主成分),同时通过画像主成分,可以知道人群喜欢什么样子的话题: Q型聚类代表样本之间的群落关系. LDA假设前提:主题模型中最主要的假设是词袋假设(bag of words),指通过交换文档内词的次

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数

1.LDA概述 在机器学习领域,LDA是两个常用模型的简称:线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)和 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation).本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位,常用来文本分类. LDA是基于贝叶斯模型的,涉及到贝叶斯模型离不开“先验分布”,“数据(似然)”和"后验分布"三块.在贝叶斯学派中有: 先验分布 + 数据(似然)

一.一些概念 互信息: 两个随机变量x和Y的互信息,定义X, Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵. 贝叶斯公式: 贝叶斯带来的思考: 给定某些样本D,在这些样本中计算某结论出现的概率,即 给定样本D 所以可以推出,再假定p(Ai)相等,可以推出,这个就是最大似然估计做的事情,看下取哪个参数的时候,D出现的概率最大,最大似然估计其实假定了任何参数被取到的概率都是一样的. 二.贝叶斯网络 随机变量之间并不是独立,而是存在复杂的网络关系.贝叶斯网络又称为有向无环图模型,是一个概率图模型(PGM),根据