了? 3、LDA考虑了多少文件之间的关系? 4、参数 alpha,beta怎么取?? alpha=K/50 ? ...
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 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,其目标是将数据投影到低维空间来避免维度灾难 curse of dimensionality 引起的过拟合,同时 ...
2019-08-24 10:11 0 899 推荐指数:
了? 3、LDA考虑了多少文件之间的关系? 4、参数 alpha,beta怎么取?? alpha=K/50 ? ...
原创内容,转载注明出处 LDA是导师10月初布置的内容,每次拿起来《LDA数学八卦》看前面的公式推导都觉得这是个很难的问题,一直拖到10月末。这周末用了两天时间终于把LDA弄懂了,其实LDA是一个很简单的模型,不要被前面的数学公式吓到。当然,作为一个初学者,如果有什么理解 ...
作者:桂。 时间:2017-05-23 06:37:31 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是py ...
一、为什么要降维: 1、避免维数灾难,高维情况下容易产生过拟合 2、特征之间如果存在明显的相关性(也叫共线性),此时就需要降维 3、降维可以提取数据中的有效信息,去除噪音数据 ...
原创内容,转载注明出处 最近看了labeled LDA 和Hierarchically LDA,看之前一头雾水,想要查些介绍,可是发现这两个模型在其他博文里都只是简单的介绍,没有找到较为详细的介绍。所以想写这篇博文,希望对初学者有所帮助。如果有理解不到位的也希望得到大家的指正 ...
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 ...
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 ...
基本介绍: topic model,主题模型介绍: http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4455764.html 以及 ( http://blo ...