怎样看一个网站是哪个公司做的,网站无备案,什么软件可以看到街景,已有备 网站新增网站今天来啃硬骨头了#xff0c;说说LDA主题模型。本文言简意赅#xff0c;没有太多的数学公式。学习也不要太多的陷入算法的细枝末节之中#xff0c;学习复杂的事物#xff0c;需要从整体去把握。先列出本文的讲解顺序。什么是LDA模型2. 函数与 Beta函数3.共轭先验分布4.二项…今天来啃硬骨头了说说LDA主题模型。本文言简意赅没有太多的数学公式。学习也不要太多的陷入算法的细枝末节之中学习复杂的事物需要从整体去把握。先列出本文的讲解顺序。什么是LDA模型2. 函数与 Beta函数3.共轭先验分布4.二项分布与多项分布5.Beta分布与Dirichlet分布6. LDA的解释...相关参考文章我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)如何通俗理解 beta 分布把LDA主题模型作为自己的硕士课题有什么可以做的NLP系列三LDA主题模型通俗理解LDA主题模型1.什么是LDA模型将文档集中的每篇文档的主题以概率分布的形式给出即将文档转化为基于主题的数值向量每个维度上的主题概率取值就是对特定主题的聚类中心的隶属度。然后我们看百度百科中关于LDA主题模型的解释LDALatent Dirichlet Allocation是一种文档主题生成模型也称为一个三层贝叶斯概率模型包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型就是说我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布主题到词服从多项式分布。论文给出了文档生成模型的例子比如事先确定了Arts, Budget, Children, Education这几个主题每个主题下对应了多个词。然后文档中每个词的生成以一定的概率选取上述某个主题再以一定的概率选取那个主题下的某个单词不断的重复这两步最终生成如下图所示的一篇文章。不同颜色表示不同主题。2. 函数与 Beta函数 函数首先来看 函数(读作gamma)的定义 函数可以当成是阶乘在实数集上的延拓。在(0-4]区间内图像如下Beta函数关于Beta分布的理解可以参考这篇如何通俗理解 beta 分布 - 小杰的回答 - 知乎总而言之beta分布可以看作一个概率的概率分布当你不知道一个东西的具体概率是多少时它可以给出了所有概率出现的可能性大小。Beta分布的概率密度其中系数B为Beta函数就是先验分布加上实验结果得到后验分布。Beta分布的期望是 .3.共轭先验分布朴素贝叶斯分类的公式 : 后验分布 : 先验分布 : 似然函数如果后验分布 与先验分布 满足同样的分布律那么先验分布和后验分布叫做共轭分布。同时先验分布叫做似然函数的共轭先验分布。二项分布的共轭先验分布是Beta分布.多项分布的共轭先验分布是Dirichlet分布.4.二项分布与多项分布伯努利分布又称为两点分布或者0-1分布伯努利实验室单次随机实验只有0和1两种实验结果记为1的概率为p为0的概率为1-p. 比如抛硬币1次.二项分布二项分布是进行n次伯努利实验为1的概率为p为0的概率为1-p. 比如抛硬币n次.多项式分布多项式分布是二项式分布的推广。进行n次实验每次实验的可能结果有m个。比如掷骰子多次。5.Beta分布与Dirichlet分布Beta分布推广到多项即Dirichlet分布。Beta分布其中:Beta分布的期望为Dirichlet分布其中Dirichlet分布的期望为 是参数向量共K个.Dirichlet分布的特殊情况为对称Dirichlet分布即组成 向量的元素相同。6.LDA的解释共有m篇文章一共涉及了K个主题每篇文章(长度为 )都有各自的主题分布主题分布是多项式分布该多项式分布的参数服从Dirichlet分布该Dirichlet分布的参数为 每个主题都有各自的词分布词分布为多项分布该多项分布的参数服从Dirichlet分布该Dirichlet分布的参数为 对于某篇文章中的第n个词首先从该文章的主题分布中采样一个主题然后在这个主题对应的词分布中采样一个词。不但重复这个随机生成过程知道m篇文章全部完成上述过程。
