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pyLDAvis_Optimized_TopicModeling 使用Sk-learn建立LDA模型并使用pyLDAvis绘制主题间距离图 作者：丹麦Anis和Barsha Saha博士 联络方式： 该项目的目的是优化主题模型，以使用网格搜索方法实现最佳拟合。 主题建模是一种有效的无监督机器学习工具，可帮助分析文本数据集中的潜在主题。 但是，也有必要学习优化模型以获得最佳拟合模型，以实现更好的可解释主题，从而获得有意义的见解。 此外，作者还创建了主题的交互式可视化对象，以便对主题模型进行更直观的评估。 数据集信息 到自定义数据集。 结果 初始词云 从pyLDAvis创建的可视化 主题与代表词

机器学习基础教程思维导图，sk-learn库的运用。以Python 语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的高级方法

含scikit-learn包，适用于python3.7版本64位，官网自下。保证可用。