机器学习-LDA主题模型笔记
LDA常见的应用方向： 信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析 ...
原文：机器学习笔记19-----LDA主题模型(重点理解LDA的建模过程)
.主题模型主要内容及其应用 主要内容 主要应用 .共轭先验分布 .Dirichlet分布 狄利克雷分布 .LDA的介绍 LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M. Ng, Andrew Y. Jordan于 年提出，用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主 ...
2020-04-17 11:59 0 1989 推荐指数：
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