LDA Latent Dirichlet Allocation 模型是Dirichlet分布的實際應用。 在自然語言處理中，LDA模型及其許多延伸主要用於文本聚類 分類 信息抽取和情感分析等。 例如，我們要對許多新聞按主題進行分類。目前用的比較多的方法是：假設每篇新聞都有一個主題，然后通過分析新聞的文本 即組成新聞的詞 ，推導出新聞屬於某些主題的可能性，這樣就可以按照可能性大小將新聞分類了。 而L ...
2019-05-14 22:24 0 678 推薦指數：
二項分布： 分布參數p，表示轉化率的可能性。傳統的頻率學派會把實驗總數中所有轉化率的總數除以實驗總數，得到這個p。以這個p為峰值獲得一個類似高斯分布，大概像這樣： 然而，貝葉斯學派不會假設p是固定不變的，他們會引入一個Beta分布作為二項分布的共軛先驗，通過調整Beta分布參數，動態 ...
比較好，收斂比較快一點。。有一篇paper， lda-based document models for ...
Dirichlet分布 在概率統計中，Dirichlet分布通常表示為，是一個以正實數的向量為參數的連續多變量概率分布族。這是Beta分布的多元推廣。在貝葉斯統計中，狄氏分布很多情況下可作為先驗分布，其實Dirichlet分布是類別分布和多項分布的共軛先驗。 狄利克雷分布向無限維度的推廣便是狄 ...
LDA是一種典型的詞袋模型，即它認為一篇文檔是由一組詞構成的一個集合，詞與詞之間沒有順序以及先后的關系。一篇文檔可以包含多個主題，文檔中每一個詞都由其中的一個主題生成。 它是一種主題模型，它可以將文檔集中每篇文檔的主題按照概率分布的形式給出； 同時是一種無監督學習算法，在訓練時不需要手工標注 ...
我們可以這樣理解，先驗Dirichlet分布參數為α，多項式分布實驗結果為m，則后驗Dirichlet分布的參數為 ...
一、先驗概率的定義 假設有隨機變量θ，其取值僅為0或1；另有事件X，其取值僅為a或b。 我們又令當θ = 0時，X = a；當θ = 1時，X = b。也就是說，θ的取值決定了X的取值。 現在，我們做一個游戲，游戲要求我們在不知道θ是多少（0或1）的情況下，估計X的值。 怎么辦 ...
