摘要： 　　两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量 ...

在训练完 scikit-learn 模型之后，最好有一种方法来将模型持久化以备将来使用，而无需重新训练。 以下部分为您提供了有关如何使用 pickle 来持久化模型的示例。 在使用 pickle 序列化时，我们还将回顾一些安全性和可维护性方面的问题。 pickle的另一种方法是使用相关项目中列出 ...

需求： 一直写的代码都是从加载数据，模型训练，模型预测，模型评估走出来的，但是实际业务线上咱们肯定不能每次都来训练模型，而是应该将训练好的模型保存下来 ，如果有新数据直接套用模型就行了吧？现在问题就是怎么在实际业务中保存模型，不至于每次都来训练，在预测。 解决方案： 机器学习-训练模型 ...

LDA常见的应用方向： 　　信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析 ...

cross_val_score(model_name, x_samples, y_labels， cv=k) 作用：验证某个模型在某个训练集上的稳定性，输出k个预测精度。 K折交叉验证（k-fold） 把初始训练样本分成k份，其中（k-1）份被用作训练集，剩下一份被用作评估集，这样一共可以对 ...

一、任务基础 导入所需要的库 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd %matplotlib inline 加载sklearn内置数据集 ，查看数据描述 from ...

进行，就可以生成一篇文档；反过来，LDA又是一种非监督机器学习技术，可以识别出大规模文档集或语料库中的主 ...

主题模型 作者：樱花猪 摘要： 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十五次课在线笔记。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。主题模型在自然语言和基于文本 ...