Tag Archives: LDA

PCA主成分分析原理与水果成熟状态数据分析实例：Python中PCA-LDA与卷积神经网络CNN

By tecdat8月 22, 2024Python辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术CNN, LDA, PCA, 主成分, 卷积神经网络, 成熟状态, 水果, 水果成熟, 神经网络

主成分分析（PCA）作为数据科学中用于可视化和降维的重要工具，在处理具有大量特征的数据集时非常有用。

R语言逻辑回归、GAM、LDA、KNN、PCA主成分分析分类预测房价及交叉验证

By tecdat3月 4, 2024R语言辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术GAM, knn, LDA, PCA, 主成分, 逻辑回归

本研究旨在帮助客户利用房价数据集进行数据分析，该数据集包含82个变量和2930个数据点。

【视频】R语言LDA线性判别、QDA二次判别分析分类葡萄酒品质数据

By tecdat6月 30, 2023R语言辅导, 农业, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 特色视频, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术LDA, QDA, 二次判别分析, 线性判别, 葡萄酒

判别分析(Discriminant analysis）是一种统计分析方法，旨在通过将一组对象（例如观察数据）分类到已知类别的组中，来发现不同组之间的差异。 

R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证

By tecdat6月 12, 2023R语言辅导, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术k折交叉验证, LASSO, LDA, QDA, 决策树, 延误, 朴素贝叶斯, 缺失值处理, 航班, 航班延误, 贝叶斯

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 航班

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Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型

By tecdat1月 10, 2023Python辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术knn, K最邻近算法, LDA, svm, tf-idf, 主题模型, 支持向量机, 文本, 文本数据, 评论文本数据, 贝叶斯, 逻辑回归, 酒店, 随机森林

随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。

R语言SVM和LDA文本挖掘分类开源软件存储库标签数据和词云可视化

By tecdat11月 18, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LDA, svm, 分类, 开源软件, 文本挖掘, 词云可视化

开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。

R语言LDA、CTM主题模型、rjags 吉布斯gibbs采样文本分析论文摘要、通讯社数据

By tecdat10月 19, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术CTM, Gibbs, LDA, rjags, 主题模型, 主题模型算法, 吉布斯, 文本分析, 论文摘要, 通讯社, 采样

主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。

R语言惩罚逻辑回归、线性判别分析LDA、广义加性模型GAM、多元自适应回归样条MARS、KNN、二次判别分析QDA、决策树、随机森林、支持向量机SVM分类优质劣质葡萄酒十折交叉验证和ROC可视化

By tecdat6月 27, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术GAM, knn, LDA, MARS, QDA, svm, 二次判别分析, 交叉验证, 决策树, 判别分析, 十折交叉验证, 回归, 多元自适应回归样条, 广义加性模型, 支持向量机, 线性判别分析, 葡萄酒, 逻辑回归, 随机森林

数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息。该数据集有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度、柠檬酸、残糖、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐、酒精和质量。

Python主题建模LDA模型、t-SNE 降维聚类、词云可视化文本挖掘新闻组数据集

By tecdat11月 19, 2021可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, t-SNE, 主题建模, 可视化, 文本, 文本挖掘, 新闻组, 聚类, 词云, 降维

在这篇文章中，我们讨论了基于gensim 包来可视化主题模型 (LDA) 的输出和结果的技术 。

R语言主题模型LDA评估公司面临的风险领域与可视化

By tecdat11月 26, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, 主题模型, 可视化, 文本挖掘, 风险

随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。

数据视域下图书馆话题情感分析

By tecdat10月 19, 2020可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题分析, 图书馆, 情感分析, 数据

当前是大数据盛行的时代，各种用户信息行为数据分析的结果影响着人们的生活和学习，同时对图书馆的发展也有着影响。

【视频讲解】游记数据感知旅游目的地形象

By tecdat9月 2, 2020可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 特色视频, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 数据, 文本, 文本挖掘, 旅游, 游记, 驴友

越来越多的人愿意精神消费。旅游不仅可以提升人们对外地环境和外地人文的认知，也可以放松身心、愉悦心情，是一种受欢迎的精神消费。

scrapy爬虫框架和selenium的使用：对优惠券推荐网站数据LDA文本挖掘

By tecdat4月 19, 20201 comment信息管理与信息系统, 大数据部落, 控制科学与工程, 数理统计, 机器学习, 机械工程及自动化, 计算机科学与技术, 软件工程LDA, python, scrapy, selenium, 文本挖掘, 爬虫

Groupon是一个优惠券推荐服务，您可以免费注册Groupon。

python爬虫进行Web抓取LDA主题语义数据分析

By tecdat11月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, Web抓取, 主题, 主题模型, 数据采集, 爬虫, 词云, 语义, 采集

从网站提取数据的方法称为网络抓取。

python主题建模可视化LDA和T-SNE交互式可视化

By tecdat9月 18, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, t-SNE, 主题建模, 可视化

我尝试使用Latent Dirichlet分配LDA来提取一些主题。 本教程以自然语言处理流程为特色，从原始数据开始，准备，建模，可视化论文。

在PYTHON中进行主题模型LDA分析

By tecdat9月 3, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, python, 主题模型, 文本, 文本处理, 文本挖掘

主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。

R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA）

By tecdat8月 11, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, QDA, RDA, R语言, 二次判别分析, 判别分析, 正则判别分析, 线性判别分析

判别分析是可用于分类和降维的方法。

Python之LDA主题模型算法应用

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, python, 主题模型, 主题模型算法, 文本挖掘

在这篇文章中，我将介绍用于Latent Dirichlet Allocation（LDA）的lda Python包的安装和基本用法。

R语言中LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析

By tecdat8月 2, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, topic modeling, 主题模型, 文本, 文本数据

在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。

python主题LDA建模和t-SNE可视化

By tecdat8月 2, 2019信息管理与信息系统, 可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术, 软件工程LDA, python, t-SNE, 主题, 主题LDA, 可视化, 建模

我们将首先介绍主题建模和t-SNE，然后将这些技术应用于两个数据集：20个新闻组和推文。

R语言之文本分析：主题建模LDA

By tecdat7月 31, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, 主题建模, 文本分析

通常，当我们在线搜索信息时，有两种主要方法：关键字 – 使用搜索引擎并输入与我们想要查找的内容相关的单词
链接。链接的页面可能共享相似或相关的内容。

弹幕数据测评：情绪制造机

By tecdat7月 1, 2019可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LDA, 弹幕数据, 情绪分析

弹幕数据测评：情绪制造机

NLP自然语言处理—主题模型LDA回归可视化案例：挖掘智能门锁电商评价数据

By tecdat9月 12, 2018可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, R语言, 主题模型, 数据, 文本挖掘, 智能门锁

早在1995年比尔·盖茨就在《未来之路》里说过：未来没有配套智能家居的房子，就是毛坯房。

NLP自然语言处理—主题模型LDA可视化案例：挖掘人民网留言板文本数据

By tecdat8月 13, 2018可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习LDA, nlp, 主题模型, 人民网, 数据, 数据爬虫, 数据采集, 爬虫, 留言板

随着网民规模的不断扩大，互联网不仅是传统媒体和生活方式的补充，也是民意凸显的地带。

看推特数据如何”塑造”地区形象

By tecdat8月 12, 2017可视化和设计, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LDA, nlp, 主题模型, 情感分析, 推特, 数据, 文本, 文本分析, 文本挖掘, 爬虫, 舆情分析, 采集

高度信息化的今天,社交媒体向我们提供直接认识外界的一个窗口,决定着大家对一个地区的认知，像是一双对地区形象“塑型”的“看不见”的手。