LDA变分EM实现详解与C源代码剖析

LDA漫游指南
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本资源是一份名为《LDA漫游指南》的电子书，其中的第八章专门介绍了Latent Dirichlet Allocation (LDA)的变分Expectation-Maximization (EM)算法实现。LDA是一种流行的无监督主题模型，常用于文本分析和文档聚类，以发现潜在的主题结构。该章的核心内容围绕以下几个部分展开： 1. 回顾与理解：章节开始回顾了前文关于变分LDA的推导，特别是变分EM的过程，强调了E-step（估计）和M-step（最大化）的重要性。E-step通过当前的α和β参数来估算文档的主题分布和主题-词分布，而M-step则是基于E步的结果更新α和β，以最大化下界函数。 2. 伪代码框架：为了帮助读者更好地理解和实现，作者提供了LDA变分EM的伪代码框架。它展示了算法的基本流程，包括从初始化参数开始，通过迭代E步和M步进行参数估计和优化，直至收敛。 3. 详细剖析：作者深入解析了Blei版本的C语言源代码，可能会涉及到细节如数据结构的选择、性能优化技巧以及如何处理初始化和迭代过程中的复杂性。这个部分对于希望亲手实践LDA的开发者来说极具价值，因为它提供了实际操作的指导。 4. 比喻解释：用杂技演员抛鸡蛋的比喻形象地说明了M-step中的参数更新过程，即参数在不同步骤间反复调整以提升下界函数的价值，这是一个典型的迭代优化过程。 通过阅读此章节，读者不仅能够掌握LDA的基本原理，还能学习如何将理论应用到实际编程中，这对于理解和应用LDA技术至关重要。此外，对于那些初次接触LDA或者编程实现的同学，这份资源提供了清晰的学习路径和实践经验，有助于提升他们在IT领域的技能。

LDA漫游指南

2017-06-29 上传
LDA漫游电子版

LDA算法原理详解及代码，另附LDA数学八卦高清PDF版笔记整理

2018-04-01 上传
里面文档对LDA算法有详细的推导过程，并带有仿真代码；同时还有一份关于LDA所运用的数学知识笔记。希望对你们学习和理解LDA算法有帮助！！！

论文研究-LSI_LDA：一种混合特征降维方法.pdf

2019-07-22 上传
LDA没有考虑到数据输入，在原始输入空间上对所有词进行主题标签，因对非作用词同样分配主题，致使主题分布不精确。针对其不足，提出了一种结合LSI和LDA的特征降维方法，预先采用LSI将原始词空间映射到语义空间，再根据语义关系筛选出原始特征集中关键的特征，最后通过LDA模型在更小、更切题的文档子集上采样建模。对复旦大学中文语料进行文本分类，新方法的分类精度较单独使用LDA模型的效果提高了1.50%。实验表明提出的LSI_LDA模型在文本分类中有更好的分类性能。

把这段代码的PCA换成LDA：LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) LR_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=LinearSVC(C=5, random_state=42),n_jobs=10,verbose=1) clf.fit(pca_X_train, train_y) estimators = [ ('lr', LR_grid_search.best_estimator_), ('svc', svc_grid_search.best_estimator_), ] param_grid = {'final_estimator':[LogisticRegression(C=0.00001),LogisticRegression(C=0.0001), LogisticRegression(C=0.001),LogisticRegression(C=0.01), LogisticRegression(C=0.1),LogisticRegression(C=1), LogisticRegression(C=10),LogisticRegression(C=100), LogisticRegression(C=1000)]} Stacking_grid =StackingClassifier(estimators=estimators,) Stacking_grid_search = GridSearchCV(Stacking_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx, scoring=scoring,n_jobs=10,verbose=0) Stacking_grid_search.fit(pca_X_train, train_y) Stacking_grid_search.best_estimator_ train_pre_y = cross_val_predict(Stacking_grid_search.best_estimator_, pca_X_train,train_y, cv=cvx) train_res1=get_measures_gridloo(train_y,train_pre_y) test_pre_y = Stacking_grid_search.predict(pca_X_test) test_res1=get_measures_gridloo(test_y,test_pre_y) best_pca_train_aucs.append(train_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_test_aucs.append(test_res1.loc[:,"AUC"]) best_pca_train_scores.append(train_res1) best_pca_test_scores.append(test_res1) train_aucs.append(np.max(best_pca_train_aucs)) test_aucs.append(best_pca_test_aucs[np.argmax(best_pca_train_aucs)].item()) train_scores.append(best_pca_train_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) test_scores.append(best_pca_test_scores[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) pca_comp.append(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)]) print("n_components:") print(n_components[np.argmax(best_pca_train_aucs)])

2023-07-22 上传
如果要将代码中的PCA替换为LDA，可以按照以下步骤进行修改： ```python LR_grid = LogisticRegression(max_iter=1000, random_state=42) LR_grid_search = GridSearchCV(LR_grid, param_grid=param_grid, cv=cvx ,...

Focal 损失函数代码如下：def focal_loss(input_values, gamma): """Computes the focal loss""" p = torch.exp(-input_values) loss = (1 - p) ** gamma * input_values return loss.mean() class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, weight=None, gamma=0.): super(FocalLoss, self).__init__() assert gamma >= 0 self.gamma = gamma self.weight = weight def forward(self, input, target): return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) LDAM损失函数代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) Large Margin aware Focal (LMF) 损失函数是 Focal 损失函数和 LDAM损失函数加权的线性组合，帮我用pytorch代码实现LMF损失函数

2023-05-26 上传
super(LMF_Loss, self).__init__() self.gamma = gamma self.alpha = alpha self.focal_loss = FocalLoss(weight=weight, gamma=gamma) self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, ...

Focal loss代码如下：class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=1, gamma=2, weight=None): super(FocalLoss, self).__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: log_probs = F.log_softmax(x, dim=-1) probs = torch.exp(log_probs) focal_loss = -self.alpha * (torch.pow((1 - probs), self.gamma)) * log_probs loss = torch.sum(target * focal_loss, dim=-1) return loss.mean() LDAM loss 代码如下：class LDAMLoss(nn.Module): def __init__(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).__init__() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter_(1, target.data.view(-1, 1), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) LMF loss 是Focal loss 和LDAM loss两个损失函数的加权求和，请用pytorch代码实现LMF损失函数

2023-06-09 上传
super(LMF, self).__init__() self.focal_loss = FocalLoss(alpha=alpha, gamma=gamma, weight=weight) self.ldam_loss = LDAMLoss(cls_num_list, max_m=max_m, weight=weight, s=s) self.alpha = alpha self....

n_topics = 10 lda = LatentDirichletAllocation(n_components=n_topics, max_iter=50, learning_method='batch', learning_offset=50, #doc_topic_prior=0.1, #topic_word_prior=0.01, random_state=0) lda.fit(tf) ###########每个主题对应词语 import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 获取主题下词语的概率分布 def get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names): arr = lda.transform(tf_vectorizer.transform([' '.join(tf_feature_names)])) return arr[0] # 打印主题下词语的概率分布 def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words): dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): print("Topic {}: {}".format(i, ', '.join("{:.4f}".format(x) for x in dist[i]))) # 输出每个主题下词语的概率分布至Excel表格 def output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, filename): # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook() ws = wb.active ws.title = "Topic Word Distribution" # 添加表头 ws.cell(row=1, column=1).value = "Topic" for j in range(n_top_words): ws.cell(row=1, column=j+2).value = tf_feature_names[j] # 添加每个主题下词语的概率分布 dist = get_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names) for i in range(lda.n_topics): ws.cell(row=i+2, column=1).value = i for j in range(n_top_words): ws.cell(row=i+2, column=j+2).value = dist[i][j] # 保存Excel文件 wb.save(filename) n_top_words = 30 tf_feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names() topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) #print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) output_topic_word_distribution_to_excel(lda, tf_feature_names, n_top_words, "topic_word_distribution.xlsx")报错Traceback (most recent call last): File "D:\python\lda3\data_1.py", line 157, in <module> topic_word = print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words) File "D:\python\lda3\data_1.py", line 129, in print_topic_word_distribution for i in range(lda.n_topics): AttributeError: 'LatentDirichletAllocation' object has no attribute 'n_topics'

2023-05-25 上传
你可以尝试将 `n_topics` 直接传递给函数，而不是从 `lda` 对象中获取。修改代码如下： ``` def print_topic_word_distribution(lda, tf_feature_names, n_top_words, n_topics): dist = get_topic_word_...

[Errno 2] No such file or directory: 'D:/python/lda/stop_dic/dict.txt'

2023-07-22 上传
对于您的问题，看起来您正在尝试打开一个名为 'D:/python/lda/stop_dic/dict.txt' 的文件，但是系统无法找到该文件或目录。请确保路径和文件名正确，并确保文件存在于指定的位置。您可以使用绝对路径或相对路径来...

python X_train_lda = lda.fit_transform(X_train, y_train)代码如何理解

2023-04-04 上传
这行代码的作用是将训练数据集(X_train)进行LDA降维操作，并返回降维后的数据集(X_train_lda)。具体解释如下： 1. lda.fit_transform(X_train, y_train)：使用lda.fit_transform方法对训练数据集(X_train)进行降维...

pos_lda=models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=2,id2word=pos_dict) neg_lda=models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=2,id2word=neg_dict) pos_lda.print_topics(num_topics=10) neg_lda.print_topics(num_topics=10)

2023-06-10 上传
这段代码是使用Gensim库中的LdaModel类对两个语料库(pos_corpus和neg_corpus)进行主题建模，分别得到两个主题模型(pos_lda和neg_lda)。其中，num_topics参数指定了每个模型应该拟合出的主题数量。id2word参数指定了...
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