lda

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    시계열 분류에 올바른 매개 변수 선택

    저는 연구에서 데이터 소스에 큰 어려움에 직면하고 있습니다. 기본적으로 나는 후 처리를 위해 등록 된 여섯 가지 유형의 이벤트가 있습니다. 이 이벤트는 프로세스에서 사용되는 일종의 이온 및 장치에서 이벤트가 발생하는 위치와 관련됩니다. 이미지 1은 각 유형의 짝수에 대한 평균 곡선을 보여줍니다. 이미지 1 내 목표는 내가 각각의 곡선으로부터 추출 된 네 개
    time-series classification k-means lda self-organizing-maps 2017-11-24

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    내가 사용 openface 데모 디렉토리에 <code>classifier.py</code>를 실행할 때 모듈은 'sklearn.lda'

    이름이 없습니다 : classifier.py train ./generated-embeddings/ 나는 다음과 같은 오류 메시지가 얻을 : 내가 제대로 가지고 --> from sklearn.lda import LDA ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.lda'. 생각 설치된 sklearn. 이 메시지의 이유는
    python scikit-learn lda 2017-10-16

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    LDA 모델은 문장 (문서가 아님) 클러스터링/분류에 유용 할 수 있습니까?

    최근에 저는 문장 분류 문제에 대해 연구하고 있습니다.이 문장은 제품 및 고객에 대한 리뷰의 한두 가지 리뷰에 불과하며 제품이 제공해야하는 다양한 기능에 대한 의견을 게시합니다. 전처리 (스톱어 제거 및 형태소 분석) 후, 필자가 문장을 분류하지 않고 출력 할 수 있도록 특징 추출 라이브러리 (예 : word2vec, tf-idf) 및 클러스터링 알고리즘
    pyspark cluster-analysis text-mining text-classification lda 2017-10-24

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    dlib의 LDA 사용 방법

    교육용 세트에 dlib의 LDA를 맞추고 교육 및 테스트 세트에 변형을 적용하고 싶습니다. 나는 문제를 재현하기 위해 최소한의 예제를 따라 썼다. LDA를 사용하는 섹션을 삭제하면 의미있는 예측을 출력해야합니다. #include <iostream> #include <vector> #include <dlib/svm.h> int main() {
    c++ machine-learning lda dlib 2017-10-24

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    sLDA 연속 R 대신에 범주 형 응답을 예측합니다.

    문서와 관련된 숨겨진 주제가있을 수 있습니다. 각 문서는 하나 이상의 주제와 관련이있을 수 있습니다. 이 주제에 대한 가능한 모든 "주제"/ 범주 및 설명에 대한 마스터 파일이 있습니다. 각 문서의 주제를 예측하는 모델을 만들려고합니다. RTextTools를 사용하여 감독 텍스트 분류를 잠재적으로 사용할 수는 있지만 이는 한 범주 또는 다른 범주에 속하는
    r tm lda topic-modeling 2017-10-25

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    Gibbs 샘플링 및 burnin + thin 옵션을 사용하여 LDA 주제 모델의 Python 구현?

    축소 된 Gibbs 샘플링을 사용하여 LDA 주제 모델을 최적화하려고합니다. 나는 케이 주제의 수를 최적화하기 위해 R의 ldatuning 패키지를 사용하고 있습니다 : controls_tm <- list( burnin = 1000, iter = 4000, thin = 500, nstart = 5, seed = 0
    python r lda topic-modeling 2017-11-02

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    Mallet을 사용하여 주제 모델링에서 bigrams 지원 Java Api

    bigram을 사용하여 주제 모델을 작성하고 싶습니다. Java에서이를 구현하는 권장 방법은 무엇입니까? 현재 Mallet Java API를 사용합니다. 특히, ParallelTopicModel은 인스턴스 객체의 데이터 매개 변수에 문자열로 토큰을 전달합니다. 감사합니다.
    java lda n-gram mallet 2017-11-09

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    WNTM, BTM 및 LF-LDA와 같은 짧은 텍스트에 대한 주제 모델은 문서 용어 매트릭스와 같은 것을 생성합니까?

    나는 짧은 주제에 대한 주제 모델링을 다루고 있으며 BTM (biterm topic model), WNTM (word network topic model) 및 LDA (LF-LDA). 저는 기존의 LDA (R 패키지 topicmodels을 사용하여 구현했습니다)에서 텍스트 문서의 구조화되지 않은 모양이 Document-Term matrix (DTM)의 구성
    r nlp lda topic-modeling 2017-11-14

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    패키지의 lda

    에서 'model.fit()'메서드의 입력으로 tfidf를 사용하는 중 오류 문서의 항목을 분석하기 위해 Python의 LDA 패키지를 사용했지만 용어 빈도를 메서드 입력으로 사용하면 괜찮습니다. ' 그러나 '타입 오류 :'안전 '에 따라 dtype ('float64 ')에서 dtype ('int64 ')으로 배열 데이터를 캐스트 할 수 없습니다. ****
    python tf-idf lda 2017-11-16

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    액세스 Term Topic 매트릭스 Gensim LDA에서 생성

    저는 gensim을 사용하여 LDA 모델을 교육했습니다. 나는 Lda가 데이터를 두 개의 더 낮은 수준의 행렬 (ref : https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/08/beginners-guide-to-topic-modeling-in-python/)으로 줄이지 만 용어 - 주제 행렬에 액세스하는 방법을 파악할 수는 없다고
    python gensim lda 2017-11-21
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