Bibliothèque NMF

1. Qu'est-ce que NMF dans Python?
2. Quelle est la différence entre NMF et PCA?
3. Qu'est-ce que NMF dans NLP?
4. Est l'apprentissage automatique NMF?

Qu'est-ce que NMF dans Python?

NMF signifie une analyse sémantique latente avec la méthode «matrice-facteur de matrice non négative» utilisée pour décomposer la matrice de document-terme en deux matrices plus petites - la matrice document-topique (U) et la matrice à terme (w) - chaque peuplé avec des probabilités non normalisées.

Quelle est la différence entre NMF et PCA?

Il montre que NMF divise un visage dans un certain nombre de fonctionnalités que l'on pourrait interpréter comme "nez", "yeux", etc., que vous pouvez combiner pour recréer l'image d'origine. PCA vous donne plutôt des visages "génériques" commandés par la façon dont ils capturent l'original.

Qu'est-ce que NMF dans NLP?

La modélisation de sujets basée sur la factorisation de la matrice non négative (NMF) est largement utilisée dans le traitement du langage naturel (NLP) pour découvrir des sujets cachés de documents texte courts. Habituellement, la formation d'un modèle de sujet de haute qualité nécessite une grande quantité de données textuelles.

Est l'apprentissage automatique NMF?

Ainsi, à la question «que pouvez-vous faire avec NMF?», La réponse est que NMF peut être utilisé pour effectuer une variété de tâches d'apprentissage automatique tant que nous avons une matrice de données positive.