主题模型（topic modeling）是一种常见的机器学习应用，主要用于对文本进行分类。传统的文本分类器，例如贝叶斯、KNN和SVM分类器，只能将测试对象分到某一个类别中，假设我给出三个分类：“算法”、“网络”和“编译”让其判断，这些分类器往往将对象归到某一类中。 但是如果一个外行完全给不出 ...

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢：除了推断出这些主题，LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布。例如，X文章大概有60%在讨论 ...

主题模型 主题模型这样理解一篇文章的生成过程： 1、 确定文章的K个主题。 2、 重复选择K个主题之一，按主题-词语概率生成词语。 3、 所有词语组成文章。 这里可以看到，主题模型仅仅考虑词语的数量，不考虑词语的顺序，所以主题模型是词 ...

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 ...

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 ...

目录 LDA 主题模型 几个重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA ...

随着互联网的发展，文本分析越来越受到重视。由于文本格式的复杂性，人们往往很难直接利用文本进行分析。因此一些将文本数值化的方法就出现了。LDA就是其中一种很NB的方法。 LDA有着很完美的理论支撑，而且 ...

判断文档相似性的传统方法是通过查看两个文档共同出现的词项（terms，不重复的words）有多少，如TF-IDF等。但这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的词项很少甚至没有，但 ...