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- ¿Cuál es la diferencia entre NMF y PCA??
- ¿Para qué se usa NMF??
- ¿Qué es NMF en NLP??
- ¿Qué es un modelo NMF??
¿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.
¿Para qué se usa NMF??
La factorización de matriz no negativa (NMF) se ha convertido en una herramienta ampliamente utilizada para el análisis de datos de alta dimensión, ya que extrae automáticamente características dispersas y significativas de un conjunto de vectores de datos no negativos.
¿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.
¿Qué es un modelo NMF??
La factorización de la matriz no negativa (NMF) es una técnica no supervisada, por lo que no hay etiquetado de temas en los que el modelo esté capacitado. La forma en que funciona es que NMF se descompone (o factoriza) vectores de alta dimensión en una representación dimensional inferior.
