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 ...
原文：機器學習筆記19-----LDA主題模型(重點理解LDA的建模過程)
.主題模型主要內容及其應用 主要內容 主要應用 .共軛先驗分布 .Dirichlet分布 狄利克雷分布 .LDA的介紹 LDA 在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. Jordan於 年提出，用來推測文檔的主題分布。它可以將文檔集中每篇文檔的主題以概率分布的形式給出，從而通過分析一些文檔抽取出它們的主題分布后，便可以根據主 ...
2020-04-17 11:59 0 1989 推薦指數：
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