Biblioteca NMF

1. ¿Qué es NMF en Python??
2. ¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??
3. ¿Qué es NMF en NLP??
4. Es el aprendizaje automático de NMF?

¿Qué es NMF en Python??

NMF significa análisis semántico latente con el método de 'factorización de matriz no negativa' utilizado para descomponer la matriz de documento a plazo en dos matrices más pequeñas: la matriz de topicipación de documentos (U) y la matriz de término (W), cada uno poblado con probabilidades no anormalizadas.

¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??

Muestra que NMF divide una cara en una serie de características que uno podría interpretar como "nariz", "ojos", etc., que puedes combinar para recrear la imagen original. En cambio, PCA le ofrece caras "genéricas" ordenadas por lo bien que capturan la original.

¿Qué es NMF en NLP??

El modelado de temas basado en la factorización de la matriz no negativa (NMF) se usa ampliamente en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para descubrir temas ocultos de documentos de texto cortos. Por lo general, la capacitación de un modelo de tema de alta calidad requiere una gran cantidad de datos textuales.

Es el aprendizaje automático de NMF?

Por lo tanto, a la pregunta "¿Qué puedes hacer con NMF??", La respuesta es que NMF puede usarse para realizar una variedad de tareas de aprendizaje automático siempre que tengamos una matriz de datos positiva.