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corex_topic:基于CorEx的稀疏计数数据层次化无监督及半监督主题建模

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简介：
本研究提出了一种新颖的方法，利用CorEx算法对稀疏计数数据进行层次化的无监督和半监督主题建模，以揭示数据深层结构与模式。 CorEx主题模型是一种生成丰富且具有高度信息量的主题的方法。与其他主题建模方法相比，CorEx的独特优势在于它能够根据用户需求灵活地作为无监督、半监督或分层的模型运行。在半监督模式下，通过引入“锚词”，CorEx允许用户将领域知识融入到模型中，并指导其发展方向。这使得采用创新策略来改进主题表示和分离成为可能。 总的来说，这种实现方式非常适合用于对任何稀疏二进制数据进行聚类操作。如果使用该代码，请参考以下文献： Gallagher RJ, Reing K., Kale D. and Ver Steeg G. CorEx: Hierarchical topic modeling with minimal domain knowledge. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2017年。 入门指南 安装 可以通过pip命令来安装用于Python的CorEx主题模型代码： ``` pip install corex ```

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  • corex_topic:基于CorEx的稀疏计数数据层次化无监督及半监督主题建模
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    本研究提出了一种新颖的方法，利用CorEx算法对稀疏计数数据进行层次化的无监督和半监督主题建模，以揭示数据深层结构与模式。 CorEx主题模型是一种生成丰富且具有高度信息量的主题的方法。与其他主题建模方法相比，CorEx的独特优势在于它能够根据用户需求灵活地作为无监督、半监督或分层的模型运行。在半监督模式下，通过引入“锚词”，CorEx允许用户将领域知识融入到模型中，并指导其发展方向。这使得采用创新策略来改进主题表示和分离成为可能。 总的来说，这种实现方式非常适合用于对任何稀疏二进制数据进行聚类操作。如果使用该代码，请参考以下文献： Gallagher RJ, Reing K., Kale D. and Ver Steeg G. CorEx: Hierarchical topic modeling with minimal domain knowledge. Transactions of the Association for Computational Linguistics (TACL), 2017年。 入门指南 安装 可以通过pip命令来安装用于Python的CorEx主题模型代码： ``` pip install corex ```
     
  • 半监督算法与测试数据集_聚类、Matlab及半监督_
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    本研究探讨了在有限标注条件下利用半监督学习方法进行数据聚类的问题，并采用MATLAB作为实验工具。主要关注于优化测试数据集的应用效果，以提高模型的准确性和鲁棒性。 一种基于最小类间距的半监督聚类算法，包括了详细的注释和测试数据集。
     
  • 异常检测：采用无监督、半监督及监督机器学习技术
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    本研究探讨了利用无监督、半监督和监督机器学习方法进行数据异常检测的技术与应用，旨在提高检测效率和准确性。 在网络入侵的异常检测研究中，数据集通常包含通过主成分分析（PCA）进行降维处理的数据点，并且在无监督学习环境中训练模型时不会使用具体的类别标签。这意呸着，在实际应用中，企业需要验证预测结果的有效性，因为没有明确的事实依据来支持这些结论。 然而，在这项研究中，我们采用了一些特定的方法如隔离林、基于聚类的局部离群因子（CBLOF）、主成分分析（PCA）和椭圆形信封模型进行无监督分类，并且使用了真实标签对预测结果进行了验证。结果显示，所提出的无监督方法能够有效识别出大量的阳性案例。 此外，在半监督学习框架下，我们构建了一个包含84%未标记数据点及16%已标注数据点的数据集。目标是利用这些有限的标注信息来训练模型，并用其对大量未标注样本进行预测分类。为此，采用了自我训练策略结合逻辑回归和随机森林算法来进行实验研究。
     
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    本课程全面介绍机器学习的核心领域，包括监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念、算法原理及其应用实践。 监督学习、无监督学习与强化学习是机器学习的三种主要类型。监督学习涉及使用标记的数据集进行训练，以预测未来的输出；无监督学习则处理没有标签的数据，旨在发现数据中的结构或模式；而强化学习通过智能体在环境中的互动来优化策略，通常用于解决决策问题。
     
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  • 半监督学习方法
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  • 监督分类_IDL监督分类_IDL_监督分类
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