[python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记
以前只知道LDA是个好东西，但自己并没有真正去使用过。同时，关于它的文章也非常之多，推荐大家阅读书籍《LDA漫游指南》，最近自己在学习文档主题分布和实体对齐中也尝试使用LDA进行简单的实验。这篇文章主要是讲述Python下LDA的基础用法，希望对大家有所帮助。如果文章中有错误或不足之处，还请海涵~
一. 下载安装
LDA推荐下载地址包括：其中前三个比较常用。 gensim下载地址：...
查看全文 >>
如何用Python从海量文本抽取主题？
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。
本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。想不想试试呢？
淹没
每个现代人，几乎都体会过信息过载的痛苦。文章读不过来，音乐听不过来，视频看不过来。可是现实的压力，...
查看全文 >>
如何用 Python 从海量文本抽取主题？
你在工作、学习中是否曾因信息过载叫苦不迭？有一种方法能够替你读海量文章，并将不同的主题和对应的关键词抽取出来，让你谈笑间观其大略。本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取，一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力。想不想试试呢？
淹没
每个现代人，几乎都体会过信息过载的痛苦。文章读不过来，音乐听不过来，视频看不过来。可是现实的压力，使你又不能轻易放弃掉。
假如你是个研究生，教科书...
查看全文 >>
[python] LDA处理文档主题分布及分词、词频、tfidf计算
这篇文章主要是讲述如何通过LDA处理文本内容TXT，并计算其文档主题分布，主要是核心代码为主。其中LDA入门知识介绍参考这篇文章，包括安装及用法： [python] LDA处理文档主题分布代码入门笔记
1.输入输出
输入是test.txt文件，它是使用Jieba分词之后的文本内容，通常每行代表一篇文档。 该文本内容原自博...
查看全文 >>
关于数据科学的那些事
更多深度文章，请关注云计算频道：https://yq.aliyun.com/cloud
请收下这份关于人工智能的根目录——博客整理系列（一）
关于数据科学的那些事——博客整理系列（二）
机器学习必备手册——博客整理系列（三）
扩展眼界的都在这——博客整理系列（四）
深度学习必备手册（上）——博客整理系列（五）
深度学习必备手册（下）——博客整理系列（六）
随着科技的发展，人类社会拥有数据的规模...
查看全文 >>
《Python数据挖掘：概念、方法与实践》一导读
Preface 前言
过去十年，数据存储变得更便宜，硬件变得更快，算法上也有了引人注目的进步，这一切为数据科学的快速兴起铺平了道路，并推动其发展成为计算领域最重要的机遇。虽然“数据科学”一词可以包含从数据清理、数据存储到用图形图表可视化数据的所有环节，但该领域最重要的收获是发明了智能、精密的数据分析算法。使用计算机寻找大量数据中埋藏的有趣模式称为数据挖掘，这一领域包含了数据库系统、统计学和机器...
查看全文 >>
《Python数据分析与挖掘实战》一2.3 Python数据分析工具
本节书摘来自华章出版社《Python数据分析与挖掘实战》一书中的第2章，第2.3节，作者 张良均 王路 谭立云 苏剑林，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看
2.3 Python数据分析工具
Python本身的数据分析功能不强，需要安装一些第三方扩展库来增强它的能力。本书用到的库有Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和...
查看全文 >>
2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？
近年来，Python 在数据科学行业扮演着越来越重要的角色。因此，我根据近来的使用体验，在本文中列出了对数据科学家、工程师们最有用的那些库。
由于这些库都开源了，我们从Github上引入了提交数，贡献者数和其他指标，这可以作为库流行程度的参考指标。
核心库
1. NumPy (提交数: 15980, 贡献者数: 522)
当开始处理Python中的科学任务，Python的SciPy Stack肯...
查看全文 >>
想用R和Python做文本挖掘又不知如何下手？方法来了！
1、对文章产生好奇
在数据科学中，几乎做所有事情的第一步都是产生好奇，文本挖掘也不例外。
文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应：如南方公园的对话，电影对白的文本挖掘和分析等也都是受到了文本挖掘的启发；近期大数据文摘相关文章《从恋爱到婚后的短信词频图发生了这些变化，你中了几枪？》带各位分析了聊天记录中隐藏的文本信息；而对各类歌词的文本信息分析，也颇有意思。...
查看全文 >>
28款GitHub最流行的开源机器学习项目（一）：TensorFlow排榜首
现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人等方面。云栖社区特意翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目，以供开发者参考使用。
1. TensorFlow
TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统。...
查看全文 >>
