自然語言處理--LDA主題聚類模型
LDA模型算法簡介： 算法 的輸入是一個文檔的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同時還需要聚類的類別數量m；然后會算法會將每一篇文檔 di 在 所有Topic上的一個概率值p；這樣每篇文檔都會得到一個概率的集合di=（dp1，dp2，..., dpm）；同樣的文檔 ...
原文：自然語言處理之LDA主題模型
LDA概述 在機器學習領域，LDA是兩個常用模型的簡稱：線性判別分析 Linear Discriminant Analysis 和 隱含狄利克雷分布 Latent Dirichlet Allocation 。本文的LDA僅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主題模型中占有非常重要的地位，常用來文本分類。 LDA是基於貝葉斯模型的，涉及到貝葉斯模型離不開 先驗分 ...
2018-07-24 17:47 0 795 推薦指數：
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