目錄 LDA概述 基礎知識 LDA主題模型 總結 一句話簡述:2003年提出的,LDA是一種無監督的詞袋式隱含主題模型,LDA給出文檔屬於每個主題的概率分布,同時給出每個主題上詞的概率分布。在文本主題識別、文本分類、文本相似度計算和文章相似推薦等方面都有應用 ...
英文鏈接:http: scikit learn.org stable auto examples applications topics extraction with nmf lda.html 這是一個使用NMF和LDA對一個語料集進行話題抽取的例子。 輸入分別是是tf idf矩陣 NMF 和tf矩陣 LDA 。 輸出是一系列的話題,每個話題由一系列的詞組成。 默認的參數 n samples n ...
2016-03-08 14:56 1 3500 推薦指數:
目錄 LDA概述 基礎知識 LDA主題模型 總結 一句話簡述:2003年提出的,LDA是一種無監督的詞袋式隱含主題模型,LDA給出文檔屬於每個主題的概率分布,同時給出每個主題上詞的概率分布。在文本主題識別、文本分類、文本相似度計算和文章相似推薦等方面都有應用 ...
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 ...
摘要: 1.算法概述 2.算法推導 3.算法特性及優缺點 4.注意事項 5.實現和具體例子 6.適用場合 7.與NB,pLSA比較 內容: 1.算法概述 ...
狄利克雷分布: 是一個多維分布,一個K 維狄利克雷分布的參數是一個K維向量 =[ …], 狄利克雷分布的概率密度函數為: ——————————————————————1 其中 是變量,且 ; 表示伽馬函數。在這里伽馬函數部分充當的是歸一化因子的作用 ...
一、矩陣分解回想 在博文推薦算法——基於矩陣分解的推薦算法中,提到了將用戶-商品矩陣進行分解。從而實現對未打分項進行打分。 矩陣分解是指將一個矩陣分解成兩個或者多個矩陣的乘積。對於上述的用戶-商品矩陣(評分矩陣),記為 Vm×n 。能夠將其分解 ...
以下內容轉自:http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/510/ cnblogs無法表示數學公式,原博客數學公式可以表達出來。 Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布。如何理解這句話,我們可以先舉個例子:假設我們有一個骰子,其有六面,分別為 ...
1.基本概念 約翰·彼得·古斯塔夫·勒熱納·狄利克雷(1805-1859),德國數學家,創立了現代函數的正式定義。 狄利克雷提出了一個非常古怪的函數,叫做狄利克雷函數,專門有個符號D(X)來表示: 特點: 狄利克雷函數,因為無理數、有理數的混雜,所以函數值也是 ...
官方定義:令 表示一個可測的參數空間, 描述某一個類別的參數。令H是空間 上的一個概率測度, 表示一個正實數。對於空間上的任意一個有限分割 : 如果空間上的一個隨機概率分布G在這個分割中各部分上的測度服從一個狄利克雷分布: , 那么我們就稱隨機概率分布G 服從狄利克雷過程,記為 ...