| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
Tags
- Microsoft
- Blazor
- Python
- TwoPointer
- 빅데이터
- 릿코드
- 클라우드
- C#
- 투포인터
- Azure
- LeetCode
- 생성형AI
- codeup
- Python3
- 구글퀵랩
- gcp
- 파이썬
- 코드업
- nlp
- two-pointer
- 머신러닝
- GenAI
- 파이썬알고리즘
- 알고리즘
- 파이썬기초
- 자연어처리
- 리트코드
- GenerativeAI
- 데이터사이언스
- 파이썬기초100제
Archives
- Today
- Total
목록LSA한계 (1)
Tech for good
[딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문] 6. 토픽 모델링(Topic Modeling)- 1) 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis, LSA)
목차 6. 토픽 모델링(Topic Modeling) 6.1. 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis; LSA) 6.1.1. 특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD) (1) 전치 행렬(Transposed Matrix) (2) 단위 행렬(Identity Matrix) (3) 역행렬(Inverse Matrix) (4) 직교 행렬(Orthogonal Matrix) (5) 대각 행렬(Diagonal Matrix) 6.1.2. 절단된 SVD(Truncated SVD) 6.1.3. 잠재 의미 분석(Latent Semantic Analysis; LSA) 6.1.4. 실습을 통한 이해 (1) 뉴스그룹 데이터에 대한 이해 (2) 텍스트 전처리 (3) TF-IDF 행렬..
IT/Data Science
2021. 10. 14. 09:45