Advertisement

LDA: 变分贝叶斯的实现方法

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本篇文档介绍LDA模型中变分贝叶斯算法的具体实现方式,通过详细解释其原理和步骤,帮助读者深入理解主题建模技术。 LDA 变分贝叶斯实现的细节如下: 输入格式: 每行对应一个文档,数字是词ID。 例如: 1 1 2 3 1 3 2 3 4 1 2 5 3 1 2 3 3 使用方法: .ilda -I brown.txt.train -T brown.txt.test -o model -k 100 -i 100 -r 1e-5 此命令从名为brown.txt.train的文件中学习一个包含100个主题的LDA模型,设置迭代次数为100次,并且收敛半径设为1e-5。使用训练好的模型对 brown.txt.test 文件进行测试,计算VFE和Perplexity值。 超参数输出到model {Al, bt} 中 学习后的变量参数输出到 model {Alp, btp, thp, php} 中 #### 设置 #### Model : mo

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • LDA:
    优质
    本篇文档介绍LDA模型中变分贝叶斯算法的具体实现方式,通过详细解释其原理和步骤,帮助读者深入理解主题建模技术。 LDA 变分贝叶斯实现的细节如下: 输入格式: 每行对应一个文档,数字是词ID。 例如: 1 1 2 3 1 3 2 3 4 1 2 5 3 1 2 3 3 使用方法: .ilda -I brown.txt.train -T brown.txt.test -o model -k 100 -i 100 -r 1e-5 此命令从名为brown.txt.train的文件中学习一个包含100个主题的LDA模型,设置迭代次数为100次,并且收敛半径设为1e-5。使用训练好的模型对 brown.txt.test 文件进行测试,计算VFE和Perplexity值。 超参数输出到model {Al, bt} 中 学习后的变量参数输出到 model {Alp, btp, thp, php} 中 #### 设置 #### Model : mo
  • Matlab2.rar_文档类_朴素_Matlab__
    优质
    本资源为一个关于使用MATLAB实现朴素贝叶斯分类算法的文件包。内容涵盖了贝叶斯统计理论在编程中的应用,适合对机器学习和数据分析感兴趣的用户研究与学习。 使用MATLAB语言编写朴素贝叶斯分类器对文档进行自动分类。
  • C++中类算
    优质
    本文章介绍了如何在C++编程语言环境下实现贝叶斯分类算法,并探讨了其应用与实践。 数据挖掘中的贝叶斯算法通常使用MATLAB实现。我找到了一个用C++编写的版本,并打算将其应用到实际项目中。
  • Python中类算
    优质
    本文章介绍了如何在Python中使用贝叶斯定理进行文本分类的方法和步骤,并提供了代码实例。 贝叶斯分类算法是统计学中的一个分类方法,它使用概率统计技术对数据进行分类。可以通过Python编程语言来实现这种算法。
  • C++中类算
    优质
    本文章介绍了如何在C++编程语言环境中实现贝叶斯分类算法,并探讨了其应用和优化方法。通过具体示例阐述了贝叶斯理论在实际问题中的解决方案,适合对数据挖掘与机器学习感兴趣的读者深入研究。 贝叶斯分类算法的C++实现方法可以被讨论和分享。这种方法利用统计学原理来对数据进行分类预测,在机器学习领域有着广泛的应用。对于那些希望在自己的项目中使用或探索这种技术的人来说,理解和掌握贝叶斯分类器的具体实现是非常有价值的。
  • MatLab中类算
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB环境中实现和应用贝叶斯分类算法,包括其原理、步骤及实例分析,旨在帮助读者掌握该算法的具体操作方法。 使用贝叶斯分类算法对两个已知样本进行分类,并求出决策面方程。编写代码时请添加详细的注释以确保易于理解。最后绘制3维图像展示结果。
  • 朴素类器MATLAB:朴素类器
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB语言来实现机器学习中的经典算法之一——朴素贝叶斯分类器。通过简洁的代码和实例,帮助读者掌握其原理及应用方法。 这里的文件包含以下内容: 1. load_data:从csv文件导入数据。 2. 可视化:在名为“可视化”的文件夹中的训练数据中打印两个类的特征分布直方图。 3. estimate_:估计给定数据的模型。 4. classify_:根据模型和数据进行分类。 5. 测试:使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器,并在“可视化”文件夹中打印一个名为 accuracy 1-1000.pdf 的图。 6. InspectTheModel:尝试衡量每个类的每个特征值的影响。 7. jointProb:计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率。 8. 互信息:在训练数据上计算互信息以驱动最可能依赖特征对的选择。 9. testingBonus:使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示,请运行testing.m,并根据需要更改开始、步骤和结束。
  • Python中朴素
    优质
    本篇文章详细介绍了如何使用Python编程语言来实现经典的机器学习方法——朴素贝叶斯分类算法。文中不仅提供了理论基础,还给出了具体的代码示例和应用场景解释。 本段落介绍了朴素贝叶斯算法的Python实现方法,并提供了具体的代码示例供参考。以下是该算法的主要特点及其实现细节: **优点:** - 即使在数据量较小的情况下,也能有效运行。 - 能够处理多类别分类问题。 **缺点:** - 对输入数据准备方式敏感性较高。 适用的数据类型: - 标称型数据 算法思想: 例如我们要判断一封邮件是否为垃圾邮件。已知的是这封邮件中词的分布情况。为了做出准确判断,我们还需要知道在所有垃圾邮件中这些词汇出现的概率,并利用贝叶斯定理进行计算。 朴素贝叶斯分类器的一个重要假设是:每个特征都具有同等的重要性。 函数`loadDataSet()`用于创建数据集,这里的数据集是由已经拆分好的单词组成的句子组成,表示的是某论坛的用户评论。标签1代表该评论为骂人言论。
  • 基于图像割-MATLAB.zip
    优质
    本资源提供了使用MATLAB实现基于贝叶斯方法进行图像分割的代码与示例。适用于计算机视觉和机器学习领域的研究者及学生。 文件说明:1. 309.bmp是需要分割的图像,只要求对鱼的部分进行分割;2. array_sample.mat是用于训练的matlab格式的样本数据,其中每一行代表一个样本信息,第1列为其灰度值,第2-4列分别对应r;3. Mask.mat为一个二值图像,通过源图像与该图像的点乘运算即可得到需要分割的目标部分,即nemo鱼的部分。
  • 及KNN算
    优质
    本项目涵盖了贝叶斯和K近邻(KNN)两种经典机器学习分类算法的Python实现,旨在通过实际代码加深对理论的理解与应用。 尾花数据集是入门的经典数据集。Iris数据集是一个常用的分类实验数据集,由Fisher在1936年收集整理而成。Iris也称鸢尾花卉数据集,它包含三个类别,并且其中一个类别的样本与其他两个类别线性可分。假设鸢尾花数据集中各个类别的分布是正态的,可以尝试利用贝叶斯决策论原理来设计分类器: 1. 设计一个基于朴素贝叶斯算法的分类器。 2. 设计一个基于最近邻准则(KNN)的分类器。 相关资源包括代码实现和课程报告。具体来说,源码实现在于手撕贝叶斯和KNN以及使用工具包进行实现;而课程报告则主要包括以下部分: 一、问题描述 二、数据预处理: 1. 划分数据集 2. 数据可视化 三、模型基本原理: 1. 朴素贝叶斯算法的理论基础 2. KNN算法的基本概念和工作流程 四、贝叶斯分类器设计: 1. 算法的具体步骤说明 2. 结果输出展示与分析 五、KNN分类器设计: 1. K近邻方法的实现过程描述 2. 实验结果及性能评估报告 六、利用工具包进行模型构建: 1. 使用特定库来创建贝叶斯分类器 2. 利用同样的方式建立KNN分类器