Preguntas etiquetadas con lda

La asignación de Dirichlet latente (LDA) y el proceso de Dirichlet jerárquico (HDP) son procesos de modelado de temas. La principal diferencia es que LDA requiere la especificación de la cantidad de temas, y HDP no. ¿Por qué es así? ¿Y cuáles son las diferencias, pros y contras de ambos …

49 nlp  topic-model  lda 

LDA tiene dos hiperparámetros, ajustarlos cambia los temas inducidos. ¿Qué aportan los hiperparámetros alfa y beta a LDA? ¿Cómo cambia el tema si uno u otro hiperparámetro aumenta o disminuye? ¿Por qué son hiperparamters y no solo parámetros?

19 topic-model  lda  parameter 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Quiero usar la asignación de Dirichlet latente para un proyecto y estoy usando Python con la biblioteca gensim. Después de encontrar los temas, me gustaría agrupar los documentos usando un algoritmo como k-means (Idealmente, me gustaría usar uno bueno para la superposición de grupos, por lo que cualquier recomendación es …

9 python  clustering  lda 

Me gustaría saber si ustedes tienen algunos buenos tutoriales (rápidos y directos) sobre modelos de temas y LDA, enseñando intuitivamente cómo establecer algunos parámetros, qué significan y, si es posible, con algunos ejemplos reales.

8 topic-model  lda