2小时，我在这里取其精华，总结一下主要内容。 不像bagging算法只能改善模型高方差（high var ...

得知李航老师的《统计学习方法》出了第二版，我第一时间就买了。看了这本书的目录，非常高兴，好家伙，居然把主题模型都写了，还有pagerank。一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里，被打击到了，满满都是数学公式。LDA是目前为止我见过最复杂的模型了。 找了培训班的视频看，对LDA模型 ...

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，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录 ...

上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议，在个性化推荐、社交网络、广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型，感觉这个模型的应用挺广泛的，会后抽时间了解了一下LDA，做一下总结： （一）LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词 ...

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 ...