LDA简介: LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。因为是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术 ...
几个问题: 停用次应该去到什么程度 比如我选了参数topicNumber ,结果中,其中有 个topic,每个的前几个words很好地描述了一个topic。另外的 个topic的前几个words没有描述好。这样是否说明了topicNumber 已经足够了 LDA考虑了多少文件之间的关系 参数 alpha,beta怎么取 alpha K b . . 看了几篇LDA的文档,实在写的太好了,我只能贴点代 ...
2013-04-13 23:04 7 3666 推荐指数:
LDA简介: LDA的全称是Linear Discriminant Analysis(线性判别分析),是一种supervised learning。因为是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作为数据预处理阶段的降维技术 ...
LDA代码流程: (1) 先对文档切词,然后对每个词语赋ID编号0~(n-1),计算共有n个词,m个文档 (2) 参数,变量设置: K 主题数 beta β alpha α iter_times 迭代次数 top_words_num 每个主题特征词个数 p,概率向量 ...
目录 1. LDA主题模型详解 1.1 Beta/Dirichlet 分布的一个性质 1.2 LDA-math-MCMC 1.2.1 重要理解 1.3 Gibbs Sampling 2. 所需 ...
在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA,即线性判别分析,主要是用于降维和分类的,如果大家需要了解这个LDA的信息,参看之前写 ...
最近做文本匹配算法比赛遇到LDA抽取特征,故结合西瓜书,总结一下LDA LDA用生成式模型的角度来看待文档和主题。假设每篇文档包含了多个主题,用θd表示文档t每个话题所占比例,θd,k表示文档t中包含主题d所占用的比例,继而通过如下过程生成文档d。 (1)根据参数为α的狄利克雷分布,随机 ...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型,最近看了点资料,准备使用python实现一下。至于数学模型相关知识,某度一大堆,这里也给出之前参考过的一个挺详细的文档lda算法漫游指南 这篇博文只讲算法的sampling方法python实现 ...
简述LDA 什么是LDA主题模型 主题分布与词分布 两点分布 二项分布 多项式分布 参数估计 ...
文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法 在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型,这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型:隐含 ...