我是這樣一步步理解--主題模型(Topic Model)、LDA(案例代碼)
1. LDA模型是什么 LDA可以分為以下5個步驟： 一個函數：gamma函數。 四個分布：二項分布、多項分布、beta分布、Dirichlet分布。 一個概念和一個理念：共軛先驗和貝葉斯框架。 兩個模型：pLSA、LDA。 一個采樣：Gibbs采樣 關於LDA ...
原文：lda 主題模型--TOPIC MODEL--Gibbslda++結果分析
在之前的博客中已經詳細介紹了如何用Gibbs做LDA抽樣。 http: www.cnblogs.com nlp yekai p .html 這里，我們討論一下實驗結果： 結果文件包括： model final.twords model final.others model final.phi model final.tassign model final.theta wordmap.txt ok， ...
2014-07-21 16:32 1 4864 推薦指數：
相關推薦
LDA主題模型
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 ...
簡述LDA主題模型
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 ...
LDA概率主題模型
目錄 LDA 主題模型 幾個重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么確定LDA ...
LDA主題模型算法
隨着互聯網的發展，文本分析越來越受到重視。由於文本格式的復雜性，人們往往很難直接利用文本進行分析。因此一些將文本數值化的方法就出現了。LDA就是其中一種很NB的方法。 LDA有着很完美的理論支撐，而且有着維度小等一系列優點。本文對LDA算法進行介紹，歡迎批評指正。 本文目錄 ...
LDA主題模型淺析
上個月參加了在北京舉辦SIGKDD國際會議，在個性化推薦、社交網絡、廣告預測等各個領域的workshop上都提到LDA模型，感覺這個模型的應用挺廣泛的，會后抽時間了解了一下LDA，做一下總結： （一）LDA作用 傳統判斷兩個文檔相似性的方法是通過查看兩個文檔共同出現的單詞 ...
文本主題模型之LDA(一) LDA基礎
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 ...
主題模型 利用gibbslda做數據集主題抽樣
電子科技大學電子商務實驗室Kai Yip，歡迎同行指正，也歡迎互相指導，學習。 廣告打完，進入正題。 關於程序運行結果的分析請參照我的另一篇博客：http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3858705.html Gibbslda有很多版本，我所用的版本為C++版 ...