LDA推导

最新推荐文章于 2021-11-02 22:53:54 发布
最新推荐文章于 2021-11-02 22:53:54 发布
阅读量599 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： LDA推导 分类
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/heda3/article/details/88600909

LDA是一种：有监督、线性

有预测函数：y=wx    （寻找最佳投影向量w）优化目标：S^{-1}_{w}S_{B}w=\lambda w   转化为求解特征值  求解算法：QR算法

数学原理：而LDA是选择投影后使得类内方差小而类间方差大的方向来投影，用到了类别信息

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
LDA算法的数学推导过程详解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
04-08 564
主题模型是自然语言处理和文本挖掘领域的一个重要研究方向,它可以自动发现文档集合中潜在的主题结构。其中,潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)是最常用和最成功的主题模型之一。LDA是一种无监督的贝叶斯概率模型,能够有效地发现文档集合中隐藏的主题结构。LDA模型的核心思想是:每个文档可以表示为多个主题的概率分布,每个主题又可以表示为词语的概率分布。通过学习这些潜在的主题分布和词语分布,LDA模型可以发现文档集合中蕴含的语义主题信息。
机器学习——线性判别分析（LDA）推导
最新发布
2301_82047153的博客
01-16 1125
1.点到直线的投影均值与协方差：分别为第类示例的集合，均值向量，协方差矩阵。样本中心在直线上的投影为，样本的协方差为。2.矩阵的2-范数：又名欧几里得范数，即向量元素绝对值的平方和再开方，可以表示矩阵之间的距离。3.拉格朗日乘数法：对于前面定义中所设的一般目标函数和约束条件组, 应引入辅助函数称此函数为拉格朗日函数, 其中....称为拉格朗乘数。设上述条件极值问题中的函数与在在区域上有连续一阶偏导数.。若的内点是该条件极值问题的极值点, 且则对于m 个常数使得。
LDA模型公式的推导
10-30
LDA模型的公式的推导过程，非常详细易懂
LDA算法推导
yy031的博客
11-02 515
在进行具体推导之前，首先明确一个概念——瑞利商，有助于之后推导。 对于数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…,((xm,ym))} ,其中任意样本xi为n维向量，yi∈{0,1}。 Nj(j=0,1)为第j类样本的个数， Xj(j=0,1)为第j类样本的集合， μj(j=0,1)为第j类样本的均值向量， Σj(j=0,1)为第j类样本的协方差矩阵 对于下式初学者应该加深理解 对于刘建平博客中对于LDA算法流程的总结，课上指出下图有错误 故求哪一个的特征值都可行 ...
LDA主题模型推导
qq_23174517的博客
07-01 772
LDA topic model 公式推导: p(w,z∣α,β)=p(w∣z,α,β)∗p(z∣α,β)p(w,z| \alpha,\beta)=p(w|z,\alpha,\beta)*p(z|\alpha,\beta)p(w,z∣α,β)=p(w∣z,α,β)∗p(z∣α,β) β\betaβ与z独立:p(z∣α,β)=p(z∣α)p(z|\alpha,\beta)=p(z|\alpha)p(...
主题模型LDA基础及公式推导
大表哥的博客
07-19 1万+
1.背景 (1)gamma函数产生 针对上述问题，欧拉将有限多项式的观察推广到无穷级数 欧拉发现了gamma函数性质 (2)LDA诞生 ①blei以PLSA为基础，加上贝叶斯先验，诞生了LDA算法。LDA初始的论文使用变分EM方法训练（Variational Inference）。该方法较为复杂，而且最后训练出的 topic主题非全局最优分布，而是局部最优分布。后期发明了 Collapsed Gibbs Sampling 方法，推导和使用都较为简洁。 ②Latent Dirichlet Allocat
LDA详细推导过程
z_q3322183的博客
07-09 7743
      说到LDA一直觉得自己掉进了一个大坑，研一的时候，老板叫看论文，然后给他汇报，有一次跟老板汇报文章的时候提到LDA，然后研究生三年LDA一路走到黑。一开始接触LDA，最大的难点就是那一堆复杂的公式非常难以理解，在网络上又找不到那几个至关重要的点。接下来就讲讲LDA是如何推导的。...
LDA推导 + python代码
fukaiqi1010的博客
07-28 1019
参考blog:https://www.cnblogs.com/simon-c/p/5023726.html  只有代码和注释                https://blog.youkuaiyun.com/feilong_csdn/article/details/60964027   LDA线性判别原理解析<数学推导>                https://www.cnblogs...
LDA算法原理详解及代码，另附LDA数学八卦高清PDF版笔记整理
04-01
里面文档对LDA算法有详细的推导过程，并带有仿真代码；同时还有一份关于LDA所运用的数学知识笔记。希望对你们学习和理解LDA算法有帮助！！！
LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程
06-05
LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA（理论+图解+公式推导）
优快云 精品推荐
08-23 3481
如果需要完整代码可以关注下方公众号，后台回复“代码”即可获取，阿光期待着您的光临~ 文章目录一、概述二、数学原理推导1.数学符号2.定义类均值、方差3.构造目标函数三、求解目标函数 2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。 一、概述 本篇讲解一种新的分类算法，它就是LDA（线性判别分析），它是一个比较经典的一个二分类算法，不过现在不怎么流行了，但是整个算法的思想很具有意义。 它是一种基于降维的方式将所有的样本映射到.
LDA公式推导
m0_47660709的博客
11-02 258
LDA原理与推导
zgwhugr0216的专栏
10-18 2326
LDA(Linear Discriminant Analysis)算法推导和计算方法
chinaliping的专栏
04-11 1790
LDA也称Fisher线性判别，最早是由Fisher提出的，但是，最早的版本为两类的版本。 后来，又在两类的基础上进行了扩展，得出了多类的版本。 LDA基本定义中，需要注意SW（类内三度矩阵）和SB(类间散度矩阵)的定义。 SW的定义可以由两类扩展得到，而SB的定义则与两类有所不同，是由每类的均值和总体均值的乘积矩阵求和得到的，注意，每类还需要
主题模型（LDA）(二)-公式推导
多元思考力
12-06 6755
上一篇文章讲解了LDA的通俗理解，基本没有用任何公式，还给了用gensim做邮件分类的案例，详情请戳：主题模型（LDA）(一)这篇文章看一下公式式怎么推导出来的。正经的LDA，主要有以下几个方面： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布，多项分布，beta分布，狄利克雷分布 一个概念一个理念：共轭先验与贝叶斯框架 pLSA,LDA 一个采样：Gibbs采样 我们来看一下它是怎么推导出来的。
分类算法----线性判别分析（LDA）原理和推导过程学习笔记
热门推荐
机器学习、数据挖掘
05-02 1万+
线性判别分析用到方差分析和拉个朗日的相关知识，在介绍线性判别分析之前，先介绍方差分析和拉格朗日的相关知识，然后介绍线性判别分析（LDA的推导过程）、最后利用马氏距离计算样本与两类的距离，对数据进行分类 1方差分析 2 拉个朗日法 3 线性判别分析（LDA）的推导过程 假设有两类数据红色和蓝色，我们想通过线性判别分析对这两类数据进行分类。图1可以看到没有很好的把数据分开，而图二可...
LDA决策边界公式推导
01-09
LDA的决策边界公式可以通过以下步骤推导得到： 1. 假设每个分类服从高斯分布且方差矩阵相同。对于第k个类别，其高斯分布的概率密度函数为： ![equation1](https://latex.codecogs.com/gif.latex?p(x|y=k)&space;=&...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

heda3

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值