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No Story, No Ecstasy

토픽 모델링 - LDA, Mallet LDA, Guided LDA

* 이 글은 rupert님의 블로그의 토픽 모델링 관련 글들을 공부하여 정리한 글입니다. https://bab2min.tistory.com/567?category=673750 [잠재 디리클레 할당 파헤치기] 1. 베이즈 추론 작년에 토픽 모델링이라는 개념을 접하고 깜짝 놀랐어요. 그냥 적당한 크기의 문헌들을 넣어주면 거기에서 적절하게 컴퓨터가 연관된 단어들을 묶어서 주제 분포를 만들어주고, 문헌별로 주제 bab2min.tistory.com 0. 토픽 모델이란 문서에 등장하는 단어들의 분포를 통해 잠재적인 주제를 발견하는 통계적 알고리즘 1. 베이즈 추론 - 토픽 모델링 알고리즘 LDA는 베이즈 추론에 기반한다. - 베이즈 추론의 순서 1. 어떤 사건이 발생할 확률을 가정 2. 추가적인 관측 발생 시, 그..
Data Science Series 2021. 5. 27. 00:49
[ADP 실기 with R] 5. 분류 분석 (1) : Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayesian, kNN, SVM, LDA

1. Logistic Regression (로지스틱 회귀분석) - 종속 변수가 범주형(category, factor)인 (주로 binomial인) 경우에 적용되는 로지스틱 함수를 활용한 기법 - 종속 변수의 각 레벨이 속할 확률을 추정하여, 기준치에 따라 분류한다. - 최대 우도 추정법을 활용하여 모델의 계수를 추정한다. - 종속 변수의 레벨이 3개 이상인 경우에는 Multinomial Logistic Regression을 적용하면 된다. - 링크 1: datasciencebeginners.com/2018/12/20/multinomial-logistic-regression-using-r/ Multinomial Logistic Regression Using R | Data Science Beginners ..
Data Science Series 2020. 12. 12. 17:18
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