1.1 配置ldap认证 官网地址：https://pypi.org/project/django-auth-ldap/1.3.0/ 1、django使用ldap认证需要安装下面两个模块（这里是在linux下测试的） 1.安装Python-LDAP（python_ldap-2.4.25-cp27-none-win_amd64.whl）pip install python_ldap-2
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2023-11-29 14:48:10
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LDAP概述目录系统是关于某些类别的对象（例如人）的信息列表。目录可以用于查找特定对象的信息，也可以反方向查找满足特定需求的对象。 企业中的员工通讯录就是一个目录系统。目录访问协议（directory access protocol）就是用来访问目录中数据的标准化方式。最广泛使用的是 轻量级目录访问协议（lightweight directory access protocol，LDAP
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2024-01-16 11:28:02
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# LDA模型：主题建模的利器
## 概述
随着信息时代的到来，我们面临着大量的文本数据。如何从这些海量的文本中提取有用的信息，一直是研究者们关注的问题。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种被广泛应用于主题建模的概率模型。本文将介绍LDA模型的原理，并通过Python代码示例演示其应用。
## LDA模型原理
LDA模型是一种生成式模型，假设文本背后存在着
原创
2023-10-06 03:50:32
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最近在做一个动因分析的项目，自然想到了主题模型LDA。这次先把模型流程说下，原理后面再讲。 lda实现有很多开源库，这里用的是gensim.1 文本预处理大概说下文本的样子，LDA是无监督模型，也就是说不需要标签，只要传入文本就好。LDA要学习文档-主题分布和主题-词分布，所以我们把一个人的数据join在一起作为一条文档。对文档进行分词，使用的jieba分词工具包。注意，这里要做去停用词处理
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2023-08-17 16:45:52
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前言 上文详细讲解了LDA主题模型，本篇将使用如下几种方式介绍，从整体上了解LDA模型的简单应用采用 lda 库，安装方式：pip install lda
采用 gensim 中的模块，安装方式：pip install gensim
采用 scikit-learn 中模块，安装方式：pip install scikit-learn
本篇代码可见：Github一、lda 库中的 LDA
lda A
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2024-01-02 11:48:18
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原作者：我想听相声 理解LDA，可以分为下述5个步骤： 1）一个函数：gamma函数 2）四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 3）一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架 4）两个模型：pLSA、LDA 5）一个采样：Gibbs采样共轭先验分布1.1似然函数统计学中，似然函数是一种关于统计模型参数的函数，表示模型参数中的似然性。计算上：给定输出x时，关于参数θ的似
# LDA主题模型Python代码实现
## 简介
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题模型，可以用来发现文本语料中的主题结构。在本文中，我将帮助你通过Python代码实现LDA主题模型。
## 整体流程
以下是LDA主题模型实现的整体流程：
```mermaid
journey
title LDA主题模型实现流程
section
原创
2023-11-14 08:01:35
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# 如何实现 LDA 主题模型的 Python 代码
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种常用的主题建模技术，能够从文本中抽取出潜在的主题。本文将指导你如何使用 Python 实现 LDA 主题模型，步骤如下：
## 一、流程图
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据预处理（分词、去停用词等） |
| 2 | 构
On-Line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications to Topic Detection and Tracking 阅读笔记1.简介论文题目：On-line LDA: Adaptive Topic Models for Mining Text Streams with Applications t
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2023-11-10 19:48:22
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815第8周tutorial，主题模型，3个内容预处理 -数据是sklearn提供的fetch_20newsgroups -从nltk包下载stopwords，并向stopwords里加入标点符号 -构建一个函数1输入是字符串，功能是去除数字、邮件地址和链接 -对全部的文本数据集实行上述函数 -使用tf-idf vectorizer将原始数据转换成矩阵，要求实行清理函数以及去除数据集最稀有的5%的
几个问题：1、停用次应该去到什么程度？？2、比如我选了参数topicNumber=100，结果中，其中有80个topic，每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的20个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber=100已经足够了？3、LDA考虑了多少文件之间的关系？4、参数 alpha,beta怎么取？？ alpha=K/50 ？？ b=0.1(0.01) ？？========================================看了几篇LDA的文档，实在写的太好了，我只能贴点代码，表示我做过lda了public class LdaM
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2013-04-13 23:04:00
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LDA主题模型（算法详解） 一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。一篇文档的构造过程，首先是以一定的概率选择某个主题，然后再在这个主题下以一定的概率选出某一个词，这样就生成了这篇文档的第一个词。不断重
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2023-12-18 22:19:41
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LDA是自然语言处理中非常常用的一个主题模型，全称是隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation），简称LDA。作用是将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，然后通过分析分到同一主题下的文档抽取其实际的主题（模型运行结果就是一个索引编号，通过分析，将这种编号赋予实际的意义，通常的分析方法就是通过分析每个topic下最重要的term来进行总结归纳），根据主题分布进行
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2023-07-21 17:23:46
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说明：这是一个机器学习、数据挖掘实战项目
Python实现基于LDA模型进行电商产品评论数据情感分析
前言 在21世纪人工智能大数据时代，网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，
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2024-01-25 22:35:29
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LDA(Latent dirichlet allocation)是有Blei于2003年提出的三层贝叶斯主题模型，通过无监督的学习方法发现文本中隐含的主题信息，目的是要以无指导学习的方法从文本中发现隐含的语义维度-即“Topic”或者“Concept”。隐性语义分析的实质是要利用文本中词项(term)的共现特征来发现文本的Topic结构，这种方法不需要任何关于文本的背景知识。文本的隐性语义表示可以
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2023-08-07 16:17:42
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最近我们被要求撰写关于主题模型LDA的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍随着越来越多的数据被数字化，获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。为此，我们参考公司提交给证券交易委员会的年度报告，其中提供了公司财务业绩的全面摘要[1]，包括公司历史，组织结构，高管薪酬，股权，子公司和经审计的财务报表等信息，以及其他信息。相关视频：文本挖掘：主题模型（LD
主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢： 除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论“空间探索”，30%关于“电脑”，10%关于其他主题。 这些主题分布可以有多种用途： 聚类： 主题是聚类中心，文章和多个类簇（主题）关联。聚类对整理和总结文章集合很有帮助。参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂志的
原创
2017-04-16 19:32:22
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LDA是一种文档主题生成模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的
LDA的概要简述LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的实际应用。在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类、分类、信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本（即组成新闻的词），推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了
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2023-11-06 12:59:17
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