原文:Spark機器學習(8):LDA主題模型算法

. LDA基礎知識 LDA Latent Dirichlet Allocation 是一種主題模型。LDA一個三層貝葉斯概率模型,包含詞 主題和文檔三層結構。 LDA是一個生成模型,可以用來生成一篇文檔,生成時,首先根據一定的概率選擇一個主題,然后在根據概率選擇主題里面的一個單詞,這樣反復進行,就可以生成一篇文檔 反過來,LDA又是一種非監督機器學習技術,可以識別出大規模文檔集或語料庫中的主題。 ...

2017-07-12 12:19 0 2233 推薦指數:

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機器學習-LDA主題模型筆記

LDA常見的應用方向:   信息提取和搜索(語義分析);文檔分類/聚類、文章摘要、社區挖掘;基於內容的圖像聚類、目標識別(以及其他計算機視覺應用);生物信息數據的應用; 對於朴素貝葉斯模型來說,可以勝任許多文本分類問題,但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 ...

Thu Oct 10 20:42:00 CST 2019 0 514
機器學習筆記19-----LDA主題模型(重點理解LDA的建模過程)

1.主題模型主要內容及其應用 (1)主要內容 (2)主要應用 2.共軛先驗分布 3.Dirichlet分布(狄利克雷分布) 4.LDA的介紹 LDA主題模型中占有非常重要的地位,常用來文本分類。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y. ...

Fri Apr 17 19:59:00 CST 2020 0 1989
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 ...

Sun Dec 22 22:47:00 CST 2019 1 1227
主題模型--機器學習

摘要:   兩篇文檔是否相關往往不只決定於字面上的詞語重復,還取決於文字背后的語義關聯。對語義關聯的挖掘,可以讓我們的搜索更加智能化。本文着重介紹了一個語義挖掘的利器:主題模型主題模型是對文字隱含主題進行建模的方法。它克服了傳統信息檢索中文檔相似度計算方法的缺點,並且能夠在海量 ...

Mon Feb 18 07:20:00 CST 2019 0 632
機器學習-核Fisher LDA算法

本文在我的上一篇博文 機器學習-特征選擇(降維) 線性判別式分析(LDA) 的基礎上進一步介紹核Fisher LDA算法。 之前我們介紹的LDA或者Fisher LDA都是線性模型,該模型簡單,對噪音的魯棒性較好,不容易過擬合,但是,簡單模型的表達能力會弱一些,為了增加LDA算法 ...

Mon Jan 28 05:24:00 CST 2013 0 6137
機器學習之sklearn——主題模型

from gensim import corpora, models corpus只截取了一部分 lsi = models.LsiModel(corpus_tfidf, num_topics=2, id2word=dic) 將文本的tfidf向量輸入生成Lsi模型 ...

Wed Jan 11 18:18:00 CST 2017 0 3218
機器學習常用算法LDA,CNN,LR)原理簡述

1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基於如下假設:1)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題;2)每一個主題是詞上的多項分布;3)每一個文檔由k個主題隨機混合組成;4)每一個文檔是k個主題上的多項分布;5)每一個文檔的主題概率分布的先驗分布 ...

Mon Dec 21 22:54:00 CST 2015 0 5665
 
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