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基于EM算法的PLSA概率潜在语义分析Python实现_代码下载

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简介：
本项目提供了一个基于Python语言实现的概率潜在语义分析（PLSA）模型，并采用了期望最大化（EM）算法进行参数估计。该代码适用于文本挖掘和信息检索领域，能够有效提取文档主题结构。 这是使用 EM 算法的概率潜在语义分析的 Python 实现参数描述： - 数据集文件路径：数据集的文件路径。 - 停用词文件路径：停用词的文件路径。 - k（话题数）：指定的主题数量。 - 最大迭代次数：EM算法的最大迭代次数。 - 临界点：判断对数似然收敛的阈值。 - 主题词数：每个主题的热门词数。 输出参数： - docTopicDisFilePath：输出文档主题分布的文件路径。 - 主题词分布：输出主题词分布的文件路径。 - 字典文件路径：输出字典的文件路径。 - 主题文件路径：输出每个主题的热门单词的文件路径。 输入格式： 在数据集文件中，每一行代表一个文档。在停用词文件中，每一行代表一个停用词。

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  • 基于EM算法的PLSA概率潜在语义分析Python实现_代码下载
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    本项目提供了一个基于Python语言实现的概率潜在语义分析（PLSA）模型，并采用了期望最大化（EM）算法进行参数估计。该代码适用于文本挖掘和信息检索领域，能够有效提取文档主题结构。 这是使用 EM 算法的概率潜在语义分析的 Python 实现参数描述： - 数据集文件路径：数据集的文件路径。 - 停用词文件路径：停用词的文件路径。 - k（话题数）：指定的主题数量。 - 最大迭代次数：EM算法的最大迭代次数。 - 临界点：判断对数似然收敛的阈值。 - 主题词数：每个主题的热门词数。 输出参数： - docTopicDisFilePath：输出文档主题分布的文件路径。 - 主题词分布：输出主题词分布的文件路径。 - 字典文件路径：输出字典的文件路径。 - 主题文件路径：输出每个主题的热门单词的文件路径。 输入格式： 在数据集文件中，每一行代表一个文档。在停用词文件中，每一行代表一个停用词。
     
  • 概率潜在语义分析（PLSA）
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    概率潜在语义分析（PLSA）是一种统计模型，用于文档检索和文本挖掘中发现隐藏的主题结构。通过分析词语与文档间的概率分布关系，PLSA能够揭示出文档集合中的潜在主题模式，从而在信息检索、分类及推荐系统等领域展现出广泛应用价值。 PLSA算法主要应用于自然语言处理和机器学习领域。本资源总结了网上的几篇资料和论文，并简要概述了PLSA算法。此外还附上了Thomas Hoffmann的PLSA论文。如有不足之处，敬请指正。
     
  • 潜在语义分析
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    潜在语义分析是一种自然语言处理技术，通过矩阵分解来揭示文本数据中隐藏的主题结构，广泛应用于信息检索和文本挖掘等领域。 潜在语义分析（LSA）是一种理论与自然语言处理方法，用于探究文档集及其包含词汇之间的联系。通过一种名为“奇异值分解”(SVD)的数学技术来解析非结构化数据，并揭示其中术语及概念间隐藏的关系。 在此存储库中实现的Python代码基于LSA原理进行开发，能够分析一组文本段落档中的词语关联性以及文档间的相关度。该存储库包含四个子目录：源码、输入、输出和脚本，以下是各目录的具体说明： - source: 包含源代码 - input: 存放供源代码处理的数据文件 - output: 保存由源程序生成的输出结果 - scripts: 放置shell脚本
     
  • 基于EM算法的GMM分类代码实现
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    本项目采用期望最大化（EM）算法实现了高斯混合模型（GMM）的分类功能，并提供了详细的代码示例和文档。 EM算法可以用于实现二维混合高斯模型的分类。
     
  • DENCLUE2.0算法在Python中的实现_代码_下载
    优质
    本资源提供DENCLUE2.0聚类算法的Python实现代码，支持高效数据点密度聚类分析，适用于科研和数据分析应用。 Python的DENCLUE2.0算法代码可以下载。
     
  • Python中EM算法的实例代码实现
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    本文章提供了一个详细的Python代码示例，解释了如何使用期望最大化（EM）算法解决统计问题。通过具体案例，帮助读者理解并应用EM算法。 通过实例可以快速了解EM算法的基本思想。图a是让我们预热的，而图b展示了EM算法的一个应用案例。这是一个抛硬币的例子，在这个例子中，H表示正面向上，T表示反面向上；参数θ代表正面朝上的概率。实验中有两个有偏硬币A和B，并进行了5组实验，每组随机选择一个硬币连续抛10次。 如果已知每次使用的具体是哪枚硬币，则计算这两个硬币的正面出现的概率（即参数θ）就变得简单了。然而，在不知道每次使用的是哪个硬币的情况下，就需要用到EM算法来解决这个问题。其基本步骤如下： 第一步：给定初始值θ_A和θ_B； 第二步：E-step，估计每组实验是硬币A的概率；同时可以得到本组实验为硬币B的概率（即1-该组使用的是硬币A的概率）。
     
  • Python实现自定义语义规则的语义分析代码
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    本项目旨在通过Python编写一套能够解析并应用用户自定义语义规则的代码框架，增强程序对特定语言或领域的理解和处理能力。 语义分析（自定的语义规则）代码使用Python实现如下： 1. `mktable(previous)`：创建一个新的符号表，并返回指向新表的指针。参数`previous`指向先前创建的符号，放在新符号表的表头。 2. `enter(table, name, type, offset)`：在由`table`指向的符号表中为名字`name`建立新的条目，同时将类型`type`及相对地址`offset`放入该条目的属性域中。 3. `addwidth(table, width)`：计算并记录在与符号表关联的表头中的所有条目宽度之和。参数是当前操作的符号表指针以及要添加到总宽度中的值。 4. `enterproc(table, name, newtable)`：在由`table`指向的符号表中为过程名`name`建立一个新的条目，同时将该过程对应的符号表（通过参数`newtable`传递）链接起来。
     
  • Python探究之pLSA实现代码
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    本文章深入探讨了Python编程语言中主题模型的一种经典方法——潜在语义分析（pLSA）的实现。通过详细解释和示例代码，帮助读者理解并应用这一技术进行文本数据分析。 pLSA（概率潜在语义分析）是一种由Hoffman在1999年提出的模型，被认为是首个能够解决一词多义问题的算法。该模型通过引入主题层将文档与单词之间的直接关联转换为文档与主题以及主题与单词之间的关系。这里采用EM算法进行参数估计，可能存在误差，请读者积极指出和纠正。 以下是pLSA_lph类的部分定义： ```python class pLSA_lph(): def __init__(self): # 初始化代码省略 ``` 注意：上述Python代码片段仅展示了`pLSA_lph`类的初始化部分，其余实现细节已简化或省略。
     
  • 基于SegNet的语义分割-Python代码实现.zip
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    本资源提供了一个使用Python编写的基于SegNet算法的语义分割项目。内含详细注释和示例图片，适合深度学习与计算机视觉方向的学习者参考实践。 语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，它涉及将图像的每个像素分配到特定类别上，例如在自动驾驶场景中识别行人、车辆，在医疗影像分析中识别肿瘤等。SegNet是一种专为语义分割设计的深度学习模型，特别适用于遥感图像和自动驾驶应用场景。在这个压缩包里提供了使用Python编写的SegNet源代码，这对于理解和应用该模型非常有帮助。 SegNet的核心思想是基于卷积神经网络（CNN）的对称架构，包括编码器和解码器两部分组成。在编码过程中采用了预训练过的VGG16模型，在ImageNet数据集上经过充分训练后能够提取高级特征，并记录下每个池化层产生的特征映射以备用于后续步骤。 **编码器**：该模块由多个卷积层及最大池化层构成，通过这些操作来捕获图像的局部特性并减少计算量。在SegNet中，每经过一个池化过程都会保存其索引信息以便于解码阶段中的精确位置对应关系恢复。 **解码器**：与编码路径相对称，它利用上采样技术（upsampling）逐步还原输入图片尺寸，并结合先前记录的特征映射进行扩展。在每个层级中加入相应的卷积层来整合上下文信息并进一步细化分割效果。 **损失函数**：训练SegNet时通常采用交叉熵作为评价指标计算预测值与实际标签之间的差异，适用于多分类问题中的像素级语义划分任务。 **优化器**：常见的Adam或SGD（随机梯度下降）等算法用于调整模型参数以最小化损失函数并提高准确性。 **训练和验证过程**：源代码中涵盖了数据预处理、模型训练及评估的流程。这些步骤可能包括图像归一化，尺寸调整以及通过旋转、翻转等方式增强数据集来提升模型泛化的性能。同时也会采用批量学习等策略优化参数更新的过程。 **推理与应用**：在经过充分训练后，可以利用测试数据进行预测并生成像素级的分类结果。源代码中也可能提供可视化工具以直观展示分割效果。 压缩包中的案例101展示了如何使用SegNet对城市街景图像执行语义分割任务，包括加载数据、模型构建及配置训练参数等步骤。通过研究这些内容可以深入理解SegNet的工作原理并应用于其他领域内的相关问题中去。
     
  • 基于YACC的语法与语义分析实现
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    本项目基于YACC工具，深入探讨并实现了语言处理中的语法及语义分析技术，确保代码正确性和高效性。 本资源来源于北邮编译原理作业，代码中的语法分析和语义分析均基于yacc实现，文件包括代码、文档及测试用例。适合yacc初学者学习参考。