LDA簡介: LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis(線性判別分析),是一種supervised learning。因為是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作為數據預處理階段的降維技術 ...
幾個問題: 停用次應該去到什么程度 比如我選了參數topicNumber ,結果中,其中有 個topic,每個的前幾個words很好地描述了一個topic。另外的 個topic的前幾個words沒有描述好。這樣是否說明了topicNumber 已經足夠了 LDA考慮了多少文件之間的關系 參數 alpha,beta怎么取 alpha K b . . 看了幾篇LDA的文檔,實在寫的太好了,我只能貼點代 ...
2013-04-13 23:04 7 3666 推薦指數:
LDA簡介: LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis(線性判別分析),是一種supervised learning。因為是由Fisher在1936年提出的,所以也叫Fisher’s Linear Discriminant。 LDA通常作為數據預處理階段的降維技術 ...
LDA代碼流程: (1) 先對文檔切詞,然后對每個詞語賦ID編號0~(n-1),計算共有n個詞,m個文檔 (2) 參數,變量設置: K 主題數 beta β alpha α iter_times 迭代次數 top_words_num 每個主題特征詞個數 p,概率向量 ...
目錄 1. LDA主題模型詳解 1.1 Beta/Dirichlet 分布的一個性質 1.2 LDA-math-MCMC 1.2.1 重要理解 1.3 Gibbs Sampling 2. 所需 ...
在前面我們講到了基於矩陣分解的LSI和NMF主題模型,這里我們開始討論被廣泛使用的主題模型:隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,以下簡稱LDA)。注意機器學習還有一個LDA,即線性判別分析,主要是用於降維和分類的,如果大家需要了解這個LDA的信息,參看之前寫 ...
最近做文本匹配算法比賽遇到LDA抽取特征,故結合西瓜書,總結一下LDA LDA用生成式模型的角度來看待文檔和主題。假設每篇文檔包含了多個主題,用θd表示文檔t每個話題所占比例,θd,k表示文檔t中包含主題d所占用的比例,繼而通過如下過程生成文檔d。 (1)根據參數為α的狄利克雷分布,隨機 ...
LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一種文檔主題生成模型,最近看了點資料,准備使用python實現一下。至於數學模型相關知識,某度一大堆,這里也給出之前參考過的一個挺詳細的文檔lda算法漫游指南 這篇博文只講算法的sampling方法python實現 ...
簡述LDA 什么是LDA主題模型 主題分布與詞分布 兩點分布 二項分布 多項式分布 參數估計 ...
文本主題模型之LDA(一) LDA基礎 文本主題模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采樣算法 文本主題模型之LDA(三) LDA求解之變分推斷EM算法 在前面我們講到了基於矩陣分解的LSI和NMF主題模型,這里我們開始討論被廣泛使用的主題模型:隱含 ...