原文:Mixture unigram Model, PLSA及LDA

Topic model 在搜索和廣告,用戶興趣理解,推薦系統中有着非常泛的應用。它可以成為retrieval的方法,成為點擊模型的信號,也是推薦系統中基於內容推薦的重要算法。 Topic model最近這些年很火的原因是其在語料准備上比supervised model更容易,不需要人工的標注信息。對於我們應用模型的工程師而言,在原理上搞清楚幾種常見的topic model的區別很重要,雖然影響實 ...

2012-08-26 17:49 1 4195 推薦指數:

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LDAPLSA的區別

http://hi.baidu.com/flyer_hit/blog/item/2ec12d251dd9dd6835a80f55.htmlhttp://blog.csdn.net/feixiangcq ...

Thu Feb 28 19:14:00 CST 2013 1 6117
【sklearn】Gaussian Mixture Model

概述 參考 sklearn.mixture: Gaussian Mixture Models 高斯混合模型(GMM)源代碼實現(二) A Gaussian Mixture Model (GMM) is a parametric probability ...

Wed Feb 03 02:08:00 CST 2021 0 594
PLSA

PLSA模型 PLSALDA很像,都屬於主題模型,即它們都認為上帝在寫文章時先以一定概率選擇了一個主題,然后在這主題下以一定概率選擇了一個詞,重復這個過程就完成了一篇文章,即$p(d_i,w_j)=p(z_k|d_i)p(w_j|z_k)$,其中$d$表示文章,$w$表示詞,$z$表示主題 ...

Thu Jul 14 03:43:00 CST 2016 1 4789
混合高斯模型(Gaussian mixture model, GMM)

1. 前言 這就是為什么我要學習一下二維高斯分布的原因: 總感覺數學知識不夠用吶,順帶把混合高斯模型也回顧一下。 2. 單高斯模型(Gaussian single model, GSM) 2.1 一維高斯模型 高斯分布(Gaussian distribution)有時也被稱為正態分布 ...

Tue Dec 10 05:12:00 CST 2019 0 921
主題模型(概率潛語義分析PLSA、隱含狄利克雷分布LDA

一、pLSA模型 1、朴素貝葉斯的分析 (1)可以勝任許多文本分類問題。(2)無法解決語料中一詞多義和多詞一義的問題——它更像是詞法分析,而非語義分析。(3)如果使用詞向量作為文檔的特征,一詞多義和多詞一義會造成計算文檔間相似度的不准確性。(4)可以通過增加“主題”的方式,一定程度的解決 ...

Mon Jun 12 00:45:00 CST 2017 0 3999
高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM)——通過增加 Model 的個數,我們可以任意地逼近任何連續的概率密分布

從幾何上講,單高斯分布模型在二維空間應該近似於橢圓,在三維空間上近似於橢球。遺憾的是在很多分類問題中,屬於同一類別的樣本點並不滿足“橢圓”分布的特性。這就引入了高斯混合模型。——可以認為是基本假設! 高斯混合模型Gaussian Mixture Model (GMM) 摘自:http ...

Fri Jul 21 17:40:00 CST 2017 0 8594
 
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