LDA Latent Dirichlet Allocation 模型是Dirichlet分布的实际应用。 在自然语言处理中，LDA模型及其许多延伸主要用于文本聚类 分类 信息抽取和情感分析等。 例如，我们要对许多新闻按主题进行分类。目前用的比较多的方法是：假设每篇新闻都有一个主题，然后通过分析新闻的文本 即组成新闻的词 ，推导出新闻属于某些主题的可能性，这样就可以按照可能性大小将新闻分类了。 而L ...
2019-05-14 22:24 0 678 推荐指数：
二项分布： 分布参数p，表示转化率的可能性。传统的频率学派会把实验总数中所有转化率的总数除以实验总数，得到这个p。以这个p为峰值获得一个类似高斯分布，大概像这样： 然而，贝叶斯学派不会假设p是固定不变的，他们会引入一个Beta分布作为二项分布的共轭先验，通过调整Beta分布参数，动态 ...
比较好，收敛比较快一点。。有一篇paper， lda-based document models for ...
Dirichlet分布 在概率统计中，Dirichlet分布通常表示为，是一个以正实数的向量为参数的连续多变量概率分布族。这是Beta分布的多元推广。在贝叶斯统计中，狄氏分布很多情况下可作为先验分布，其实Dirichlet分布是类别分布和多项分布的共轭先验。 狄利克雷分布向无限维度的推广便是狄 ...
LDA是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。 它是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出； 同时是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注 ...
我们可以这样理解，先验Dirichlet分布参数为α，多项式分布实验结果为m，则后验Dirichlet分布的参数为 ...
一、先验概率的定义 假设有随机变量θ，其取值仅为0或1；另有事件X，其取值仅为a或b。 我们又令当θ = 0时，X = a；当θ = 1时，X = b。也就是说，θ的取值决定了X的取值。 现在，我们做一个游戏，游戏要求我们在不知道θ是多少（0或1）的情况下，估计X的值。 怎么办 ...
