也說說LDA（Latent Dirichlet Allocation）——理論篇
[本文鏈接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2013/01/20/2868930.html，轉載請注明出處。] LDA是個generative model，它首先從Dirichlet分布Dir(β)中抽取每個topic對應的參數，然后語 ...
原文：Latent Dirichlet Allocation(LDA)
變量： w 表示詞， z 表示主題， mathbf w w ,w , cdots,w N 表示文檔，語料庫 D mathbf w , cdots, mathbf w M ， V 表示所有單詞的個數 固定值 ， N 表示一個文檔中的詞數 隨機變量 ， M 是語料庫中的文檔數 固定值 ， k 是主題的個數 預先給定，固定值 。 在說明LDA模型之前，先介紹幾個簡單一些的模型。 .Unigram mo ...
2013-04-25 22:12 0 2661 推薦指數：
相關推薦
LDA(Latent Dirichlet allocation)主題模型
LDA是一種典型的詞袋模型，即它認為一篇文檔是由一組詞構成的一個集合，詞與詞之間沒有順序以及先后的關系。一篇文檔可以包含多個主題，文檔中每一個詞都由其中的一個主題生成。 它是一種主題模型，它可以將文檔集中每篇文檔的主題按照概率分布的形式給出； 同時是一種無監督學習算法，在訓練時不需要手工標注 ...
先驗分布：（三）Dirichlet分布的應用——LDA模型
LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型是Dirichlet分布的實際應用。 在自然語言處理中，LDA模型及其許多延伸主要用於文本聚類、分類、信息抽取和情感分析等。 例如，我們要對許多新聞按主題進行分類。目前用的比較多的方法是：假設每篇新聞都有一個主題 ...
LDA算法里面Dirichlet分布的兩個參數alpha和beta怎樣確定？
比較好，收斂比較快一點。。有一篇paper， lda-based document models for ...
LDA
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 ...
latent code?
auto-encoder里面就是有一個encoder，output一個向量，有時候我們叫這個向量為embedding、latent representation、latent code。 有一個decoder，把向量還原為圖像 ...
Dirichlet Process 和 Dirichlet Process Mixture模型
[本文鏈接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/11/05/2754940.html，轉載請注明出處。] Dirichlet Process (DP)被稱為分布的分布。從DP抽取出的每個樣本（一個函數）都可以被認為是一個離散 ...