自然语言处理--LDA主题聚类模型
LDA模型算法简介： 算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同时还需要聚类的类别数量m；然后会算法会将每一篇文档 di 在 所有Topic上的一个概率值p；这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=（dp1，dp2，..., dpm）；同样的文档 ...
原文：自然语言处理之LDA主题模型
LDA概述 在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析 Linear Discriminant Analysis 和 隐含狄利克雷分布 Latent Dirichlet Allocation 。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。 LDA是基于贝叶斯模型的，涉及到贝叶斯模型离不开 先验分 ...
2018-07-24 17:47 0 795 推荐指数：
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