《Parameter estimation for text analysis》阅读笔记

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#MLE #MAP #贝叶斯推理 #共轭分布 #LDA

本文是《Parameter estimation for text analysis》的阅读笔记，介绍了参数估计方法，包括极大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）。重点讨论了共轭分布和潜在狄利克雷分布（LDA）在文本分析中的应用，以及贝叶斯网络的概念。LDA是一种用于文本建模的混合模型，Gibbs采样作为MCMC方法在LDA中的应用，用于近似推断模型参数。

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《Parameter estimation for text analysis》阅读笔记

参数估计方法

面临两种推理问题：（1）评估可以最好解释一组观测值 X 分布的参数值组 ϑ ；（2）给定之前的观测值，计算新的观测值 x^ 的概率 p(x^|X) 。前者为估计问题，后者为预测或回归问题。

  • 极大似然估计（MLE）
    找到最大化概率的参数： L(ϑ|X)=p(X|ϑ)=
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【机器学习】西瓜书+南瓜书阅读笔记- 第 3 章: 线性模型
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预训练综述 Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey 阅读笔记
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原文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.08271.pdf 此文为邱锡鹏大佬发布在arXiv上的预训练综述，主要写了预训练模型（PTM）的历史，任务分类，PTM的扩展，将PTM转换到下游任务的方式，PTM的资源与应用。 以下为OneNote笔记的copy。 1 导言 非神经NLP方法通常严重依赖于离散的手工特征，而神经方法通常使用低维和密集的向量(也称为分布式表示)来隐式表示语言的句法或语义特征。 尽管神经模型在NLP任务中取得了成功，但与计算机视觉(CV)领域..
Parameter estimation for text analysis
05-23
Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich Parameter estimation for text analysis Gregor Heinrich
Reading Note : Parameter estimation for text analysis
xpersistence的专栏
04-30 1355
这里为了增加访问量，请看原文http://www.xperseverance.net/blogs/2013/03/1744/ 伟大的Parameter estimation for text analysis！当把这篇看的差不多的时候，也就到了LDA基础知识终结的时刻了，意味着LDA基础模型的基本了解完成了。所以对该模型的学习告一段落，下一阶段就是了解LDA无穷无尽的变种，不过那些不是很有用
“Parameter estimation for text analysis ”翻译
u013032116的博客
09-18 1645
《Parameter estimation for text analysis 》翻译（待完善）最近因为需要了解LDA文章，阅读了《LDA数学八卦》，里面提到了这篇文章，感觉翻译一遍会理解得更透彻，但是文字功底不好，只能作粗浅的表述，欢迎指正建议~摘要：这篇文章展示利用离散概率分布的参数估计方法，跟文本建模非常相关。从极大似然开始，还会有贝叶斯后验估计，中心概念，如共轭分布，贝叶斯网络的先导内容。通
parameter estimation for text analysis
march_on的专栏
01-05 2135
p(θ|X)=p(X|θ)p(θ)p(X) p(\theta|X)=\frac{p(X|\theta)p(\theta)}{p(X)} 其中p(θ)p(\theta)称为先验，p(X|θ)p(X|\theta)称为似然，p(θ|X)p(\theta|X)称为后验,p(X)p(X)称为evidence ,又叫边际似然（marginal likelihood）。 最大似然估计(MLE)是最大化似
Improving Named Entity Recognition for Chinese Social Media with Word Segmentation 阅读笔记
sendoh的博客
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LDA学习笔记---来自《Parameter estimation for text analysis》
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LDA学习笔记---来自《Parameter estimation for text analysis》 发表回复 LDA的概率图如下图1所示： 参数的意思如图2所示： 根据模型，文章m的第n个词为t的概率为： p(wm,n=t|θ⃗ m,Φ−−)=∑k=1Kp(wm,n=t|ϕ⃗ k)p(zm,n=k|θ⃗ m) 如果我们写出compl
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《Parameter estimation for text analysis》阅读笔记（四）
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本文内容为Parameter estimation for text analysis阅读笔记第四篇，如有错误或疏漏之处，恳请各位批评指正！ 简介： 本文将主要介绍两类关联性较大的方法，用以描述一个系统的概率行为：贝叶斯网络 (Bayesian network)和生成过程 (Generative process)。 1. 贝叶斯网络（Bayesian network） 贝叶斯网络是一种图语...
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声明：本文的总结是基于parameter estimation for text analysis这篇文章，想追根溯源的同学可以自己下载这篇文献阅读。本文是为了方便不太习惯阅读英文的同学的理解，以及加深本人自己对该文的理解和学习。** 1. 参数估计方法（三种）：MLE、MAP和贝叶斯估计**两类常见的Inference问题： Estimation问题：估计一个能够最好地描述观测值X的分布的参
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潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）
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文章目录 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。 LDA模型是文本集合的生成概率模型。假设每个文本由话题的一个多项分布表示，每个话题由单词的一个多项分布表示，特别假设文本的话题分布的先验分布是...
Simulink Parameter Estimation 工具箱
最新发布
07-26
<think>我们正在讨论Simulink Parameter Estimation Toolbox的使用。根据用户的问题，他想要了解或使用这个工具箱。根据引用内容，我们可以总结出使用步骤。 步骤1：在Simulink中建立模型。 步骤2：准备数据（包括输入输出数据）。 步骤3：打开Parameter Estimation工具箱（通过Analysis -> Parameter Estimation）。 步骤4：设置Parameter Estimation工具箱，包括选择参数、新建实验、指定输入输出数据等。 步骤5：进行辨识（点击辨识按键）。 步骤6：查看结果，包括参数值、拟合效果等。 此外，引用中还提到了一些细节，例如可以通过添加图来查看参数迭代过程、估计消耗、实验数据与模型响应的对比等。 因此，我们可以按照这些步骤来编写使用指南。同时，为了帮助用户理解，我们可以适当解释每一步的目的和注意事项。 注意：用户要求生成相关问题，我们将在最后提出几个相关问题。</think>### Simulink Parameter Estimation Toolbox 使用指南 #### 1. **准备工作** - **建立模型**：在Simulink中搭建待辨识参数的模型（如锂电池等效电路模型）[^2]。 - **准备数据**：收集实验数据（如时间、电压、电流），整理为MATLAB格式（.mat文件）[^2]。 #### 2. **启动工具箱** - 在Simulink菜单栏选择：`Analysis → Parameter Estimation`[^1]。 - 打开**Control and Estimation Tools Manager**界面（图5.3）[^1]。 #### 3. **参数设置** ```mermaid graph TB A[选择参数] --> B[设置参数范围] C[新建实验] --> D[导入实验数据] D --> E[指定输入/输出] ``` - **选择参数**：勾选模型中待辨识的参数（如电阻、电容值）[^2]。 - **新建实验**： - 点击`Add Experiment`创建实验。 - 导入输出数据（电压-时间）和输入数据（电流-时间）[^2]。 #### 4. **执行参数辨识** - 点击`Estimate`按钮开始迭代计算[^2]。 - 监控过程： - **Parameter Trajectory**：参数迭代变化曲线。 - **Estimation Cost**：误差值（越小表示拟合越好）[^3]。 #### 5. **结果验证** - **模型响应对比**： - 使用`Plot Model Response`将仿真结果与实验数据叠加显示[^3]。 - 检查电压曲线拟合度（示例）： ```python # 伪代码：计算拟合误差 experimental_voltage = load_data('exp.mat') simulated_voltage = sim_model(identified_params) error = rmse(experimental_voltage, simulated_voltage) ``` - **获取参数值**：在结果窗口查看最终辨识值（如电容$C_1$）[^2]。 #### 6. **注意事项** - 数据质量：实验数据噪声过大会导致辨识失败。 - 参数初值：提供合理的初始值范围可加速收敛。 - 模型结构：需确保模型能准确描述系统物理特性[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何解决参数辨识过程中出现的**不收敛**问题？ 2. Parameter Estimation工具箱支持哪些类型的**数学模型**（如状态空间、传递函数）？ 3. 能否用该工具箱进行**实时在线参数辨识**？如何实现？ 4. 参数辨识结果如何**导出**到MATLAB工作空间进行进一步分析？ [^1]: 调用命令：Simulink模型里Analysis → Parameter Estimation，其窗口如下（图5.3 Control and Estimation Tools Manager） [^2]: 在Simulink中建立模型 → 准备数据 → 打开工具箱 → 设置参数 → 新建实验 → 导入数据 → 点击辨识 [^3]: 通过add plot可查看参数轨迹、估计误差；Plot Model Response可比较仿真与实验数据
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