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 　　　　本文是LDA主題模型的第三篇，讀這一篇之前建議先讀文本主題模型之LDA(一) LDA ...

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 ...

　　　　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 ...

得知李航老師的《統計學習方法》出了第二版，我第一時間就買了。看了這本書的目錄，非常高興，好家伙，居然把主題模型都寫了，還有pagerank。一路看到了馬爾科夫蒙特卡羅方法和LDA主題模型這里，被打擊到了，滿滿都是數學公式。LDA是目前為止我見過最復雜的模型了。 找了培訓班的視頻看，對LDA模型 ...

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 ...

用LDA模型抽取文本特征，再用線性SVM分類，發現效果很差，F1=0.654。 RandomForestClassifier的表現也比較差： 而隨便用一個深度學習模型(textCNN,LSTM+Attention)都能達到0.95+的F1，而且還不用處理特征、不用分詞。 說下 ...

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 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 ...