本文将通过拆解LSA的原理及代码实例来讲解如何运用LSA进行潜在语义分析。 介绍 你有没有去过那种运营良好的图书馆？我总是对图书馆馆员通过书名、内容或其他主题保持一切井井有条的方式印象深刻。...潜在语义分析（LSA）概述 4. 在Python中实现LSA 数据读取和检查 数据预处理 文档-词项矩阵（Document-Term Matrix） 主题建模 主题可视化 5....潜在语义分析（LSA）概述 所有语言都有自己的错综复杂和细微差别，比如一义多词和一词多义，这对机器而言很难捕捉（有时它们甚至也被人类误解了！）。 例如，如下两个句子： 1....但是，机器并不能捕捉到这个概念，因为它不能理解单词的上下文。这就是潜在语义分析（LSA）发挥作用的地方，它可以利用单词所在的上下文来捕捉隐藏的概念，即主题。 因此，简单地将单词映射到文档并没有什么用。...我们的LSA模型做得很好。可以任意改变UMAP的参数来观察其对图像的影响。 可在此找到本文的完整代码。 LSA的优缺点 如上所述，潜在语义分析非常有用，但是确实有其局限性。
一种无监督学习方法，主要用于文本的话题分析 其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系 最初应用于文本信息检索，也被称为潜在语义索引（latent semantic indexing，...LSI），在推荐系统、图像处理、生物信息学等领域也有广泛应用 文本信息处理中： 传统的方法以单词向量表示文本的语义内容，以单词向量空间的度量表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析 旨在 解决这种方法不能准确表示语义的问题...，试图从大量的文本数据中发现潜在的话题 以话题向量表示文本的语义内容，以话题向量空间的度量更准确地表示文本之间的语义相似度 潜在语义分析使用的是非概率的话题分析模型 将文本集合表示为单词-文本矩阵 对单词...非负矩阵分解也可以用于话题分析。 1. 单词向量空间、话题向量空间 1.1 单词向量空间 文本信息处理的一个核心问题是对文本的语义内容进行表示，并进行文本之间的语义相似度计算。...潜在语义分析算法 潜在语义分析 利用 矩阵奇异值分解（SVD），对单词-文本矩阵进行奇异值分解 左矩阵 作为话题向量空间 对角矩阵 与 右矩阵的乘积 作为 文本在话题向量空间的表示 潜在语义分析 根据
代码实践 # -*- coding:utf-8 -*- # @Python Version: 3.7 # @Time: 2020/5/1 10:27 # @Author: Michael Ming #.../developer/article/1530432 import numpy as np from sklearn.decomposition import TruncatedSVD # LSA 潜在语义分析...words) print(len(words), "个特征（单词）") # 52个单词 topics = 4 lsa = TruncatedSVD(n_components=topics) # 潜在语义分析...---------") print(X1) # 5个文本，在4个话题向量空间下的表示 pick_docs = 2 # 每个话题挑出2个最具代表性的文档 topic_docid = [X1[:, t...参考文献 主要参考了下面作者的文章，表示感谢！ sklearn: 利用TruncatedSVD做文本主题分析
概率潜在语义分析（probabilistic latent semantic analysis，PLSA），也称概率潜在语义索引（probabilistic latent semantic indexing...，PLSI） 利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法 最大特点：用隐变量表示话题 整个模型表示 文本生成话题，话题生成单词，从而得到单词-文本共现数据的过程 假设每个文本由一个话题分布决定...概率潜在语义分析模型 概率潜在语义分析 模型有生成模型，以及等价的共现模型 1.1 基本想法 给定文本集合，每个文本讨论若干个话题，每个话题由若干个单词表示 对文本集合进行概率潜在语义分析，就能够发现每个文本的话题...，以及每个话题的单词 话题是不能从数据中直接观察到的，是潜在的 1.2 生成模型 ?...概率潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地表示，减少了学习过程中过拟合的可能性 2. 概率潜在语义分析的算法 概率潜在语义分析模型是含有隐变量的模型，其学习通常使用 EM算法。
因此，我们可以使用概率主题模型，分析原始文本文档中的单词的统计算法来揭示语料库和单个文档本身的主题结构。在分析之前，它们不需要对文档进行任何手工编码或标记 - 相反，算法来自对文本的分析。...潜在的Dirichlet分配 LDA假定语料库中的每个文档都包含在整个语料库中的混合主题。主题结构是隐藏的 - 我们只能观察文档和文字，而不是主题本身。...因为结构是隐藏的（也称为潜在的），所以该方法试图在给定已知单词和文档的情况下推断主题结构。 食物和动物 假设您有以下句子： 我早餐吃了香蕉和菠菜。 我喜欢吃西兰花和香蕉。 龙猫和小猫很可爱。...在这种情况下，我们知道有四个主题，因为有四本书; 这是了解潜在主题结构的价值 seed = 1234设置随机迭代过程的起点。...通常，这就是您首先使用LDA分析文本的原因。 美联社文章 数据是1992年发布的文章样本的文档术语矩阵。让我们将它们加载到R中并转换为整齐格式。
潜在语义分析（LSA，Latent Semantic Analysis）使用文档词频矩阵（Document-term Matrix）的奇异值分解（SVD，Singular Value Decomposition...）将文档集合投影到三维潜在空间（3D Latent Space）中。...而你则想拍摄这样一张照片：照片中展示了鱼缸中各种各样的鱼，同时保留了鱼之间的相对距离。这时候 SVD 就可以告诉我们，在任意给定的时刻，能让我们拍摄到最佳照片的定位相机的最好的位置与角度。...找到前三个奇异值和 VT（V 矩阵的转置） 矩阵相应的行，然后相乘以产生潜在空间并投影到已经构建的文档词频矩阵中。...在潜在空间上运行 K 均值聚类来查找类似文档的组，以及为每个聚类关联不同颜色。
第17章 潜在语义分析 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。我将陆续将代码发布在公众号“机器学习初学者”，可以在这个专辑在线阅读。...1.单词向量空间模型通过单词的向量表示文本的语义内容。...给定一个单词文本矩阵 image.png ---- LSA 是一种无监督学习方法，主要用于文本的话题分析，其特点是通过矩阵分解发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。...也称为潜在语义索引（Latent semantic indexing, LSI）。 LSA 使用的是非概率的话题分析模型。...单词向量空间 word vector space model 给定一个文本，用一个向量表示该文本的”语义“， 向量的每一维对应一个单词，其数值为该单词在该文本中出现的频数或权值；基本假设是文本中所有单词的出现情况表示了文本的语义内容
第18章 概率潜在语义分析 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。 1.概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法。...概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来。 给定一个文本集合，通过概率潜在语义分析，可以得到各个文本生成话题的条件概率分布，以及各个话题生成单词的条件概率分布。...概率潜在语义分析的模型有生成模型，以及等价的共现模型。其学习策略是观测数据的极大似然估计，其学习算法是EM算法。...image.png 概率潜在语义分析（probabilistic latent semantic analysis, PLSA）,也称概率潜在语义索引（probabilistic latent semantic...18.1.2 生成模型 image.png image.png 18.1.3 共现模型 image.png 算法 18.1 （概率潜在语义模型参数估计的EM算法） image.png import
本文为群中小伙伴进行的一次差异分析探索的记录。...前段时间拿到一个RNA-seq测序数据（病人的癌和癌旁样本，共5对）及公司做的差异分析结果（1200+差异基因），公司告知用的是配对样本的DESeq分析。...考虑到平时limma和DESeq2包进行差异分析时没有特别注明是否配对，这配对和非配对有啥区别呢？ 于是分别尝试使用limma和DESeq2包的非配对分析，发现得到的差异基因和公司的差距很大。...可以看到常规的DESeq2分析比limma voom分析多了一些差异基因，但是和公司给的1200+的差异基因还是差远了。...剩下的事情就简单了，依此修改后，DESeq2包成功做出了配对差异分析，复现了公司的结果。好了，下面就是使用DESeq2包完成配对差异分析的代码了，自取！ ?
尽管一些自动驾驶公司已经发布了一些数据集，但是激光雷达传感器的不同配置和其他领域的差异不可避免地导致了在一个数据集上训练的深度网络不能在其它数据集上表现良好的问题。...为了弥补激光雷达传感器中3D点云采样的差异所造成的域差异，谷歌的一个研究小组最近提出了一种新颖的“完全标记”域适应方法。 ? ? ?...，启发了新的域适应方法的设计: 激光雷达样本具有潜在的几何结构，利用了这些结构的3D模型的域适应更有效。...例如，在 Waymo 开放数据集上训练的网络在 nuScenes 数据集上执行语义分割任务，使用提出的方法mIoU 提升了10.4% 。提出的域自适应方案针对激光雷达传感器三维点云中的域差异。...它提升语义分割的能力显示了其在自动驾驶、语义映射和施工现场监控等应用的巨大潜力。
LLM很难有效利用用户和item的ID，主要是因为它们在语义空间中的表征和常规的自然语言不同，因此无法直接使用LLM。...2.2 异构特征匹配（HFM） 在通过各自的编码器获得NL和ID的表征后，作者提出异构特征匹配方法来将ID表征与语义空间中的NL对齐。...HFM当ID和NL特征具有相似的语义时，使它们在语义空间中更紧密地结合在一起，而当它们不相似时，将它们进一步分开（类似度量学习）。 问题是如何来考虑两类表征的相似性呢？...假设具有相似语义的ID和NL特征应该指代相同的目标item。比如，如果系统中耐克t恤的ID为7718，则可以说说ID“item_7718”与描述“类别：t恤。品牌：耐克”匹配，将它们称为正语义对。...当使用相同的ID输入执行推荐任务时，该模型可能缺乏区分不同任务指令之间的语义差异的能力。因此，即使表达式的微小变化也会导致下游任务性能的显著变化。
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。...您可以在scverse的官网上找到我们。 安装前准备 OmicVerse可以通过conda或pypi进行安装，不过您需要先安装pytorch 为避免潜在的依赖冲突，建议在conda环境中安装。...[dev,docs]" Python版RNA-seq分析教程：差异表达基因分析 Bulk RNA-seq 分析的一个重要任务是分析差异表达基因，我们可以用 omicverse包 来完成这个任务。...我们的流程适用于任何Bulk RNA-seq的差异表达分析。...通路富集分析 在差异表达基因计算出来后，我们需要直接进行的下一步分析往往是看差异表达的基因与哪些通路相关，这里我们常用的方法是富集分析。
语义分析，本文指运用各种机器学习方法，挖掘与学习文本、图片等的深层次概念。 本文主要由以下四部分组成：文本基本处理，文本语义分析，图片语义分析，语义分析小结。...先讲述文本处理的基本方法，这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法，值得注意的是，虽说分为两节，但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。...最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用，并展望一下未来的语义分析方法 1 文本基本处理 在讲文本语义分析之前，我们先说下文本基本处理，因为它构成了语义分析的基础。...它首先切分出与词库匹配的所有可能的词，再运用统计语言模型决定最优的切分结果。它的优点在于可以解决分词中的歧义问题。...N-Gram语言模型简单有效，但是它只考虑了词的位置关系，没有考虑词之间的相似度，词语法和词语义，并且还存在数据稀疏的问题，所以后来，又逐渐提出更多的语言模型，例如Class-based ngram model
', label = TRUE, pt.size = 0.5) + NoLegend() sce=pbmc 如果你不知道basic.sce.pbmc.Rdata 这个文件如何得到的，...麻烦自己去跑一下 可视化单细胞亚群的标记基因的5个方法，自己 save(pbmc,file = 'basic.sce.pbmc.Rdata') ，我们后面的教程都是依赖于这个 文件哦！...对指定的两个细胞亚群找差异 levels(Idents(sce)) markers_df 差异 # drop-out highCells= colnames(subset(x = sce, subset = FCGR3A > 1,...highORlow high low CD14+ Mono 15 465 FCGR3A+ Mono 145 17 然后再找差异
addEllipses = T, # 是否圈起来，少于4个样圈不起来 legend.title = "Groups") + theme_bw() p1+p2 4.对八组中的两组进行差异分析...此处，就挑选样本号890与891结尾的两个样本SC-WT+Vehicle与SC-WT+STZ组样本进行差异分析吧。...组单样本进行差异分析的结果。...验证的差异基因中Pvalb、Cox7a1与Cox6a2中只有一个发生显著上调，与作者的原文具有一定的区别。这是为什么呢？为什么两者的分析结果存在不同呢？感兴趣的小伙伴们可以点评下。...除此之外，曾老师还提供了一个批量对8次差异分析结果进行差异分析的脚本。由于篇幅与时间问题，我们在下次再对其进行展示吧。
BERT作为一种预训练语言模型，它具有很好的兼容性，能够运用在各种下游任务中，本文的主要目的是利用数据集来对BERT进行训练，从而实现一个语义分类的模型。...语义分类 语义分类是自然语言处理任务中的一种，包含文本分类、情感分析 文本分类 文本分类是指给定文本a，将文本分类为n个类别中的一个或多个。...情感分类 情感分析是自然语言处理中常见的场景，比如商品评价等。通过情感分析，可以挖掘产品在各个维度的优劣。情感分类其实也是一种特殊的文本分类，只是他更聚焦于情感匹配词典。...但由于给我的是一间走廊尽头的房间，所以房型看上去有点奇怪。客厅和卧室是连在一起的，面积偏小。服务还算到位，总的来说，性价比还是不错的。 本文将以情感二分类为例，实现如何利用BERT进行语义分析。...在BERT预训练模型的基础上，新增一个全连接层，将输入的向量通过训练转化成一个tensor作为输出，其中这个tensor的维度则是需要分类的种类，具体的值表示每个种类的概率。
学习python，看经典书籍也好，看入门教程也好，一般都是旧版的。而新版Python在使用上有很大的不同，新手常常为此困惑难以进行。下面是我学习时候遇到的几个问题。 1....新版的print要求以函数的形式进行调用，即print("Hello World"). 2. 【reload(module)】不工作，报告找不到名字“reload”。...新版python不建议模块在运行时刻重载，如果确实需要重载，调用方式为imp.reload(module)。注意，事先要导入imp模块（import imp） 以后再补充
赶紧学习学习，然后……我就看到了这张神奇的图⬇ 原文对差异分析是这么描述的：Using R software’s limma package , differentially expressed genes...竟然是直接用fold change来作为阈值的，一般差异分析用的更多的是log2FC,这样数字不会特别离谱。...这样一算，你大概就能明白上面那张图问题出在哪里了吧~ 但是光说不练，纸上谈兵，我们还是自己上手分析一下这个数据集，验证一下自己的猜想—— 这里的上下调基因取得是top30的哈~,代码放在下面： cg =...相信大家只要对表达量矩阵有一定的熟悉，就应该知道，有的数据集下载以后，需要先观察探针在每一个样本中的表达量数据，一般数值不大于20的话，说明这个矩阵已经是被取过log的，否则的话是需要先取log再做分析的...~ PS：我们并不是为了针对文章作者，而是仅就文章中的问题作出合理的质疑。当然，我们的观点可能并不正确，希望大家从学术讨论的角度出发 peace & love
副标题： 所有的大样本量差异分析都可以转为拟时序分析 两个分组的差异分析仅仅是上下调吗？...很多小伙伴在后台表示对单细胞数据分析里面的拟时序分析不理解，恰好最近看到了一个超级清晰明了的展现拟时序分析的作用的文献，分享给大家。...它完美的展现了差异分析为什么不够，为什么拟时序分析就是差异分析的细节剖析。...而且作者在自己的ccRCC单细胞矩阵里面以及一个公共数据集HCC里面，都展现了类似的差异分析，并且筛选共有基因： 差异基因及其交集 这样的差异分析，尽管说做了交集，但是仍然是很多细节丢掉了，得到的仅仅是上下调这样的属性...拟时序的差异基因表达量图 最后这个图，看起来有技术含量！
但是呢，谁知道居然完全是南辕北辙的数据啊，说好的乳腺癌，结果是肝癌，我也一脸懵逼呢。 不过，回过头来想了想，其实无所谓啊，我就是写教程，做一个差异分析啥的，我并不关心它这个数据集来源于什么癌症。...前面我们在生信技能树已经系统性的总结了circRNA的相关背景知识： 首先了解一下circRNA背景知识 circRNA芯片分析的一般流程 circRNA-seq分析的一般流程 ceRNA-芯片分析的一般流程...circRNA_ID转化 而且差异分析呢，可以看到我五年前的教程，推文在： 解读GEO数据存放规律及下载，一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够...（单机版+R语言版） 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 差异分析得到的结果注释一文就够 反正这些芯片技术都是十几年前的了，大家不要觉得我五年前的教程有什么过时的地方哈。...acc=GSE97332 ，的差异分析，跳转的文献是：Circular RNA circMTO1 acts as the sponge of microRNA-9 to suppress hepatocellular
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