了? 3、LDA考慮了多少文件之間的關系? 4、參數 alpha,beta怎么取?? alpha=K/50 ? ...
LDA簡介: LDA的全稱是Linear Discriminant Analysis 線性判別分析 ,是一種supervised learning。因為是由Fisher在 年提出的,所以也叫Fisher s Linear Discriminant。 LDA通常作為數據預處理階段的降維技術,其目標是將數據投影到低維空間來避免維度災難 curse of dimensionality 引起的過擬合,同時 ...
2019-08-24 10:11 0 899 推薦指數:
了? 3、LDA考慮了多少文件之間的關系? 4、參數 alpha,beta怎么取?? alpha=K/50 ? ...
原創內容,轉載注明出處 LDA是導師10月初布置的內容,每次拿起來《LDA數學八卦》看前面的公式推導都覺得這是個很難的問題,一直拖到10月末。這周末用了兩天時間終於把LDA弄懂了,其實LDA是一個很簡單的模型,不要被前面的數學公式嚇到。當然,作為一個初學者,如果有什么理解 ...
作者:桂。 時間:2017-05-23 06:37:31 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是py ...
一、為什么要降維: 1、避免維數災難,高維情況下容易產生過擬合 2、特征之間如果存在明顯的相關性(也叫共線性),此時就需要降維 3、降維可以提取數據中的有效信息,去除噪音數據 ...
原創內容,轉載注明出處 最近看了labeled LDA 和Hierarchically LDA,看之前一頭霧水,想要查些介紹,可是發現這兩個模型在其他博文里都只是簡單的介紹,沒有找到較為詳細的介紹。所以想寫這篇博文,希望對初學者有所幫助。如果有理解不到位的也希望得到大家的指正 ...
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 ...
基本介紹: topic model,主題模型介紹: http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4455764.html 以及 ( http://blo ...