一种无监督学习方法，主要用于文本的话题分析 其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系 最初应用于文本信息检索，也被称为潜在语义索引（latent semantic indexing，...LSI），在推荐系统、图像处理、生物信息学等领域也有广泛应用 文本信息处理中： 传统的方法以单词向量表示文本的语义内容，以单词向量空间的度量表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析 旨在 解决这种方法不能准确表示语义的问题...，试图从大量的文本数据中发现潜在的话题 以话题向量表示文本的语义内容，以话题向量空间的度量更准确地表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型 将文本集合表示为单词-文本矩阵 对单词...非负矩阵分解也可以用于话题分析。 1. 单词向量空间、话题向量空间 1.1 单词向量空间 文本信息处理的一个核心问题是对文本的语义内容进行表示，并进行文本之间的语义相似度计算。...潜在语义分析算法 潜在语义分析 利用 矩阵奇异值分解（SVD），对单词-文本矩阵进行奇异值分解 左矩阵 作为话题向量空间 对角矩阵 与 右矩阵的乘积 作为 文本在话题向量空间的表示 潜在语义分析 根据
概率潜在语义分析（probabilistic latent semantic analysis，PLSA），也称概率潜在语义索引（probabilistic latent semantic indexing...，PLSI） 利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法 最大特点：用隐变量表示话题 整个模型表示 文本生成话题，话题生成单词，从而得到单词-文本共现数据的过程 假设每个文本由一个话题分布决定...概率潜在语义分析模型 概率潜在语义分析 模型有生成模型，以及等价的共现模型 1.1 基本想法 给定文本集合，每个文本讨论若干个话题，每个话题由若干个单词表示 对文本集合进行概率潜在语义分析，就能够发现每个文本的话题...，以及每个话题的单词 话题是不能从数据中直接观察到的，是潜在的 1.2 生成模型 ?...概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性 2. 概率潜在语义分析的算法 概率潜在语义分析模型是含有隐变量的模型，其学习通常使用 EM算法。
本文将通过拆解LSA的原理及代码实例来讲解如何运用LSA进行潜在语义分析。 介绍 你有没有去过那种运营良好的图书馆？我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。...潜在语义分析（LSA）概述 4. 在Python中实现LSA 数据读取和检查 数据预处理 文档-词项矩阵（Document-Term Matrix） 主题建模 主题可视化 5....潜在语义分析（LSA）概述 所有语言都有自己的错综复杂和细微差别，比如一义多词和一词多义，这对机器而言很难捕捉（有时它们甚至也被人类误解了！）。 例如，如下两个句子： 1....这就是潜在语义分析（LSA）发挥作用的地方，它可以利用单词所在的上下文来捕捉隐藏的概念，即主题。 因此，简单地将单词映射到文档并没有什么用。我们真正需要的是弄清楚单词背后的隐藏概念或主题。...LSA的优缺点 如上所述，潜在语义分析非常有用，但是确实有其局限性。因此，对LSA的优缺点都有充分的认识十分重要，这样你就知道何时需要使用LSA，以及何时需要尝试其他方法。
/developer/article/1530432 import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # LSA 潜在语义分析...words) print(len(words), "个特征（单词）") # 52个单词 topics = 4 lsa = TruncatedSVD(n_components=topics) # 潜在语义分析...t in range(topics)] print("--------每个话题挑出3个关键词---------") print(topic_keywdid) print("--------打印LSA分析结果...33], dtype=int64), array([49, 48, 43], dtype=int64), array([10, 42, 18], dtype=int64)] --------打印LSA分析结果...sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
关于主题模型这一块是比较特殊的,这期间也给我带来了一些困惑,因为其中的一些算法和我们在机器学习中使用的算法还是很不同的,在这篇文章里,我想简单介绍下LSI(潜在语义牵引) 这个模型的作用是通过海量的文献找出词汇的关系...词汇也是这样,当一些词汇大量出现在一篇文章里时,我们可以认为这篇文章会倾向去成为某一种类型,而这些词之间也存在着语义相关性....找出主题的方法有一些是基于统计的方法,还有一些不是基于统计的方法,比如LSI 二:潜在语义索引概述 LSI是基于奇异值分解（SVD）的方法来得到文本的主题的。...（分类）得到的结果。...3:LSI不能聚类 因为LSI 得到的不是一个概率模型，缺乏统计基础，结果难以直观的解释。
因此，我们可以使用概率主题模型，分析原始文本文档中的单词的统计算法来揭示语料库和单个文档本身的主题结构。在分析之前，它们不需要对文档进行任何手工编码或标记 - 相反，算法来自对文本的分析。...潜在的Dirichlet分配 LDA假定语料库中的每个文档都包含在整个语料库中的混合主题。主题结构是隐藏的 - 我们只能观察文档和文字，而不是主题本身。...在这种情况下，我们知道有四个主题，因为有四本书; 这是了解潜在主题结构的价值 seed = 1234设置随机迭代过程的起点。...如果我们设置k=12 我们的结果如何变化？...问题是我们如何呈现这些结果并以信息方式使用它们。 同样，这也是您作为研究人员时直觉和领域知识非常重要的地方。
潜在语义分析（LSA，Latent Semantic Analysis）使用文档词频矩阵（Document-term Matrix）的奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition...）将文档集合投影到三维潜在空间（3D Latent Space）中。...找到前三个奇异值和 VT（V 矩阵的转置） 矩阵相应的行，然后相乘以产生潜在空间并投影到已经构建的文档词频矩阵中。...在潜在空间上运行 K 均值聚类来查找类似文档的组，以及为每个聚类关联不同颜色。...= item.Value; break; } } } } 然后，选择/取消选中的多维数据集的笔刷和对应的搜索结果也可以进行相应更新
第17章 潜在语义分析 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。...1.单词向量空间模型通过单词的向量表示文本的语义内容。...给定一个单词文本矩阵 image.png ---- LSA 是一种无监督学习方法，主要用于文本的话题分析，其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。...也称为潜在语义索引（Latent semantic indexing, LSI）。 LSA 使用的是非概率的话题分析模型。...单词向量空间 word vector space model 给定一个文本，用一个向量表示该文本的”语义“， 向量的每一维对应一个单词，其数值为该单词在该文本中出现的频数或权值；基本假设是文本中所有单词的出现情况表示了文本的语义内容
本文关注于潜在语义索引算法(LSI)的原理。 1. 文本主题模型的问题特点 在数据分析中，我们经常会进行非监督学习的聚类算法，它可以对我们的特征数据进行非监督的聚类。...潜在语义索引(LSI)概述 潜在语义索引(Latent Semantic Indexing,以下简称LSI)，有的文章也叫Latent Semantic Analysis（LSA）。...2） 主题值的选取对结果的影响非常大，很难选择合适的k值。 3） LSI得到的不是一个概率模型，缺乏统计基础，结果难以直观的解释。
第18章 概率潜在语义分析 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。 1.概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法。...概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来。 给定一个文本集合，通过概率潜在语义分析，可以得到各个文本生成话题的条件概率分布，以及各个话题生成单词的条件概率分布。...概率潜在语义分析的模型有生成模型，以及等价的共现模型。其学习策略是观测数据的极大似然估计，其学习算法是EM算法。...image.png 概率潜在语义分析（probabilistic latent semantic analysis, PLSA）,也称概率潜在语义索引（probabilistic latent semantic...18.1.2 生成模型 image.png image.png 18.1.3 共现模型 image.png 算法 18.1 （概率潜在语义模型参数估计的EM算法） image.png import
一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。...所以提出了潜在语义索引的方法，利用SVD降维的方法将词项和文本映射到一个新的空间。...二、潜在语义索引的含义 潜在语义索引依靠SVD，具体SVD的操作过程可以参见《简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解》。 SVD的操作过程是将词项-文本矩阵 ?
一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。...所以提出了潜在语义索引的方法，利用SVD降维的方法将词项和文本映射到一个新的空间。...二、潜在语义索引的含义 潜在语义索引依靠SVD，具体SVD的操作过程可以参见《简单易学的机器学习算法——SVD奇异值分解》。 image.png 我们对一个具体的问题进行处理： ?
「因果推断」旨在基于已发生的结果推理出其中所存在的因果联系，与相关性推理相比，主要区别在于因果推断分析了在原因变量改变时（并不仅是简单的大小改变，而是包括类似有无这样的改变）结果变量的响应方式。...定义 3：「潜在结果」（Potential outcome）。对于每个单元-干预对，将干预作用于该单元所得到的结果称为潜在结果。 值为 的干预的潜在结果定义为 。...因此， 算法的 ATE 估计公式为： 为了求解 ，需要基于所有的观察变量对 进行回归分析。...3.3 匹配方法 如之前所述，「缺少反事实结果」与「混杂因子偏差」是干预效果分析中的两大关键挑战。基于匹配的方法提供了一种估计反事实结果的方式，同时还能够减少混杂因子带来的偏差。...对匹配样本的分析实际上是一种 RCT 的模仿：在 RCT 中，理想情况下干预组与对照组中协变量的分布是类似的，因此我们可以直接比较两个组之间的结果。
4.1 稳定单元干预值假设 稳定单元干预值（SUTVA）假设表明，任意单元的潜在结果都不会因其他单元的干预发生改变而改变，且对于每个单元，其所能接受的每种干预不存在不同的形式或版本，不会导致不同的潜在结果...进一步地，使用干预分配与混杂因子表征来推断最终的潜在结果。...工具变量的变化会导致不同的干预分配，其独立于潜在变量，而该干预分配可以视为用于因果推断的随机化。有研究者将工具变量分析拆分为两个监督式阶段，通过深度神经网络实现。...为了估计多维值干预下的潜在结果，研究者采用了基于树的方法与基于稀疏加性模型的方法来实现潜在治疗与基线治疗之间的比较。...本综述对潜在结果框架下的因果推断方法进行了较为全面的总结，全文的思维导图如下： ?
日志分析，这个听起来可能有些枯燥的话题，其实隐藏着诸多机密和宝藏！在复杂的系统中，日志是发现、定位和解决问题的关键。通过深入分析日志，我们不仅可以快速响应当前的问题，还能预测潜在的风险。...本文将深入介绍如何进行高效的系统日志分析，发掘其中的价值。准备好了吗？让我们一起探索日志分析的奥秘！ 引言 每一条日志都是系统运行时的脚印。...为什么要进行日志分析？ 1.1 故障定位 日志中通常会记录错误和异常，帮助我们快速定位问题。 1.2 性能优化 通过分析日志，我们可以发现系统的瓶颈，并进行相应的优化。...日志分析的工具 2.1 grep 和 awk 使用Unix/Linux命令行工具进行快速的文本分析。...总结 日志分析是系统管理和运维中不可或缺的技能。通过有效的日志分析，我们可以确保系统的稳定、高效和安全。希望这篇文章能帮助你更深入地了解日志分析的重要性和方法。
以前的一些文章试图以监督的方式解释潜在的语义。他们通常标记数据集并训练属性分类器来预测图像的标签，然后计算每个标签的潜在代码 z 的方向向量。...移动潜在代码 为了有意义地改变潜在代码，需要首先识别一个语义上有意义的方向向量 n。新的潜在代码计算为 z'=z+αn，其中 α 是朝向 n 方向的步数。...问题是我们如何找出语义上有意义的方向向量 n？...相关研究——PCA 方法 在之前发表的论文 GANSpace: Discovering Interpretable GAN Controls 中，Härkönen 等人对采样数据进行主成分分析（PCA）...BigGAN 在 BigGAN 生成器中，潜在代码将被输入初始特征图和每个卷积层。BigGAN 的分析可以看作是上述两种 GAN 的组合。 结果 引用 [1] E. Härkönen, A.
（预测结果为）：5只狗，5只猫（预测值），对分类结果画出对应混淆矩阵进行分析（狗：正例，类别1，猫：反例，类别2）：（参考链接） 等等…见此表是不是依旧懵逼？...（那就对了…） 分析混淆矩阵的3个要点：（参考链接） ①矩阵对角线上的数字，为当前类别预测正确的类别数目；非对角线数字，预测都是错误的！...上面分析了一大堆，最终还是不够精炼，于是大佬们定义了几个公式： 准确率（Accuracy），对应：语义分割的像素准确率 PA 公式：Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN +...预测结果中正确的占总预测值的比例（对角线元素值的和 / 总元素值的和） 精准率（Precision），对应：语义分割的类别像素准确率 CPA 公式：Precision = TP / (TP + FP)...预测结果中，某类别预测正确的概率 召回率（Recall），不对应语义分割常用指标 公式：Recall = TP / (TP + FN) 或 TN / (TN + FP) 意义：横着计算。
，要根据测试目的和要求来确定分析的深度。...对一些要求低的，我们分析到应用系统在将来大的负载压力（并发用户数、数据量）下，系统的硬件瓶颈在哪儿就够了。 另外，分析过程也常常结合实际情况。比如同一场景下少量用户和大量用户的情况有所不同。...否则，再根据各服务器的资源情况和业务操作响应时间进一步分析原因所在。 监控指标数据分析：业务操作响应时间： • 分析方案运行情况应从平均事务响应时间图和事务性能摘要图开始。...• 细分事务并分析每个页面组件的性能。查看过长的事务响应时间是由哪些页面组件引起的？问题是否与网络或服务器有关？...Loadrunner常用的分析点都有哪些？ Vusers：提供了生产负载的虚拟用户运行状态的相关信息，可以帮助我们了解负载生成的结果。
之前在介绍两个预测lncRNA编码潜能的数据库：[[SPENCER-肿瘤LncRNA编码肽查询数据库]]和[[LncPep-lncRNA编码肽检索数据库]]里面都提到使用CPAT来分析lncRNA序列是否具有编码潜能...同时选择想要分析的物种即可。 之后点击Submit就可以获得这些序列的编码的可能性了。
“通过数据分析，找到业务的机会点”是很多公司对数据分析师的要求，然而，又是很多新人犯难的地方： 啥叫业务机会点？ 咋从数据里看出业务机会点？ 为啥我找的业务机会点别人不认可？...3、行业复苏和我们的哪个结果指标有关？ 4、行业复苏谁来抓，啥时候抓，怎么抓？ 一条都没说清楚。...数据只是一系列业务动作的结果，不能反映业务动作，更不能直接告诉你“谁，该在几点钟，做啥事”，因此想要找出机会点的第一步，就是放弃憋在房子里造神威无敌大将军机会识别模型。...而是定义清楚：怎么样的结果，算是一个机会点。 这里有四种典型的数据形态（如下图）。除了图1，大家公认这不是什么机会点以外。图2、3、4都有可能是机会点。...比如发现一个潜在机会点，提前和业务方沟通： 过去是否注意到这个点 过去是否尝试过这个点 如何看待这个点的机会 是否有可能追加投入 如果有可能，第一波是否安排尝试 这样提前避免踩坑，设计好增长实验方案，逐步探索一条路出来
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