In thisassignment we will submit extracted topics from 5 different Twitter accounts ofyour choice. This word document will contain the account names, extractedtopics, probability and 10 most common terms for each topic. Please includeyour IPython Notebook and name it as NetID_3.ipynb along with the worddocument.

I recommend usingCountVectorizer for feature extraction and LDA (Latent Dirichlet Allocation)for fitting the model. You can use interactive LDAvis for visualization anddetecting the most common terms.

Note: It’d behighly beneficial for your self-learning if you pick these accounts fromseparate domains such as politician, social celebrities, influencers, athletes,brands and several more.

Good luck!

本團隊核心人員組成主要包括矽谷工程師、BAT一線工程師，國內Top5碩士、博士生，精通德英語！我們主要業務範圍是代做編程大作業、課程設計等等。

我們的方向領域：window編程 數值算法 AI人工智能 金融統計 計量分析 大數據 網絡編程 WEB編程 通訊編程 遊戲編程多媒體linux 外掛編程 程序API圖像處理 嵌入式/單片機 數據庫編程 控制臺 進程與線程 網絡安全 匯編語言 硬件編程 軟件設計 工程標準規等。其中代寫代做編程語言或工具包括但不限於以下範圍:

C/C++/C#代寫

Java代寫

IT代寫

Python代寫

輔導編程作業

Matlab代寫

Haskell代寫

Processing代寫

Linux環境搭建

Rust代寫

Data Structure Assginment 數據結構代寫

MIPS代寫

Machine Learning 作業 代寫

Oracle/SQL/PostgreSQL/Pig 數據庫代寫/代做/輔導

Web開發、網站開發、網站作業

ASP.NET網站開發

Finance Insurace Statistics統計、回歸、叠代

Prolog代寫

Computer Computational method代做

因為專業，所以值得信賴。如有需要，請加QQ：99515681 或郵箱：[email protected]

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代寫Python Latent Dirichlet Allocation