NMF -Regularisierung

1. Was ist der Unterschied zwischen NMF und PCA?
2. Wofür wird NMF verwendet??
3. Was ist NMF in NLP?
4. Was ist ein NMF -Modell?

Was ist der Unterschied zwischen NMF und PCA?

Es zeigt, dass NMF ein Gesicht in eine Reihe von Merkmalen spaltet, die man als "Nase", "Augen" usw. interpretieren könnte, die Sie kombinieren können, um das Originalbild nachzubilden. PCA gibt Ihnen stattdessen "generische" Gesichter, die bestellt werden, wie gut sie den Original erfassen.

Wofür wird NMF verwendet??

Die Nichtnegative Matrix -Faktorisierung (NMF) ist zu einem weit verbreiteten Instrument zur Analyse hochdimensionaler Daten geworden.

Was ist NMF in NLP?

Nicht negative Matrixfaktorisierung (NMF) basierende Themenmodellierung wird in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) häufig verwendet, um verborgene Themen von kurzen Textdokumenten aufzudecken. Normalerweise erfordert das Training eines hochwertigen Themenmodells eine große Menge an Textdaten.

Was ist ein NMF -Modell?

Die nicht negative Matrixfaktorisierung (NMF) ist eine unbeaufsichtigte Technik, daher gibt es keine Kennzeichnung von Themen, auf denen das Modell trainiert wird. Die Art und Weise, wie es funktioniert.