Statistiche e Big Data lsa

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Sto studiando varie tecniche utilizzate nel raggruppamento di documenti e vorrei chiarire alcuni dubbi riguardanti PCA (analisi dei componenti principali) e LSA (analisi semantica latente). Prima cosa: quali sono le differenze tra loro? So che in PCA, la decomposizione SVD viene applicata alla matrice termine-covarianza, mentre in LSA è la …

25 clustering pca data-mining svd lsa

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Alternative veloci all'algoritmo EM

Esistono alternative rapide all'algoritmo EM per i modelli di apprendimento con variabili latenti (in particolare pLSA)? Sto bene sacrificando la precisione a favore della velocità.

13 machine-learning optimization expectation-maximization lsa

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K-significa sulle somiglianze del coseno rispetto alla distanza euclidea (LSA)

Sto usando l'analisi semantica latente per rappresentare un corpus di documenti nello spazio dimensionale inferiore. Voglio raggruppare questi documenti in due gruppi usando k-mean. Diversi anni fa, l'ho fatto usando il gensim di Python e scrivendo il mio algoritmo k-mean. Ho determinato i centroidi del cluster usando la distanza euclidea, …

10 k-means svd lsa cosine-distance cosine-similarity

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Un parallelo tra LSA e pLSA

Nel documento originale di pLSA l'autore, Thomas Hoffman, traccia un parallelo tra le strutture di dati pLSA e LSA che vorrei discutere con voi. Sfondo: Prendendo ispirazione l'Information Retrieval supponiamo di avere una raccolta di NNN documenti D={d1,d2,....,dN}D={d1,d2,....,dN}D = \lbrace d_1, d_2, ...., d_N \rbrace e un vocabolario di MMM …

9 machine-learning conditional-probability svd information-retrieval lsa

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Quando scegliere PCA vs. LSA / LSI

Domanda: Esistono linee guida generali in merito alle caratteristiche dei dati di input, che possono essere utilizzate per decidere tra l'applicazione di PCA rispetto a LSA / LSI? Breve riassunto di PCA vs. LSA / LSI: Principle Component Analysis (PCA) e Latent Semantic Analysis (LSA) o Latent Semantic Indexing (LSI) …

9 machine-learning pca lsa

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