LDA的Gibbs 采样

最新推荐文章于 2025-04-14 16:18:09 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： LDA MCMC gibbs
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/leiting_imecas/article/details/69212400
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本文介绍了马尔可夫链的概念及其在LDA（潜在狄利克雷分配）模型中的应用。通过Gibbs采样，利用马尔可夫链的稳态分布特性，迭代地更新文档的主题分配，以逼近最终的doc-topic和topic-word分布。Gibbs采样过程包括随机初始化主题，然后不断遍历文档中的词，使用条件概率重新分配主题，并更新相关计数。这种方法简化了LDA参数估计的复杂性。

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1 马尔可夫链

这里写图片描述马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而这里写图片描述的值则是在时间n的状态。如果这里写图片描述对于过去状态的条件概率分布仅是

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Gibbs采样算法流程：从已知分布采样，前提是预知条件分布代码流程：代码：# -*- coding: utf-8 -*- ''' Created on 2018年5月15日 @author: user @attention: Gibbs Sampling利用条件概率产生符合分布的样本，用于估计分布的期望，边缘分布；是一种在无法精确计算情况下，用计算机模拟的方法。 ''' import rand...
吉布斯采样matlab代码-Bayesian_Approximate_Inference:该项目应用Gibbs采样和均值场方法来计算推理和MA
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什么是吉布斯采样算法
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LDA模型背后的统计学：参数化、先验与吉布斯采样
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weixin_42610010的博客
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本篇博客深入探讨了LDA模型的参数化过程、狄利克雷先验的应用以及吉布斯采样的具体实现方法。文章详细解释了如何通过共轭先验来构建主题-词分布，并阐述了在训练LDA模型时如何处理隐藏变量和计算联合分布。通过对文档主题分布和主题-词分布的生成故事的解释，文章揭示了LDA模型背后的生成机制，并为理解如何通过吉布斯采样进行模型训练提供了清晰的视图。
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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/51373090 吉布斯采样算法详解 为什么要用吉布斯采样 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布，看发生什么事件。举一个例子。甲只能E：吃饭、学习、打球，时间T：上午、下午、晚上，天气W：晴朗、刮风、下雨。现在要一个sample，这个sample可以是：打球+下午+晴朗。...
机器学习主题模型之LDA参数求解——Gibbs采样
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  LDA参数推导的Gibbs采样方法基于马尔科夫链蒙特卡洛方法，因此首先学习MCMC方法。 一、马尔科夫链蒙特卡洛方法 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是构造适合的马尔科夫链，使其平稳分布为待估参数的后验分布，抽样并使用蒙特卡洛方法进行积分计算，实现了抽样分布随模拟的进行而改变的动态模拟，弥补了传统蒙特卡洛积分只能静态模拟的缺陷。 1、蒙特卡洛方法 蒙特...
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java源码包-LDAGibbsSampling:用于LDA的Gibbs采样的开源软件包
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lda模型matlab代码-lda:Python中的（旧的，不好的）主题建模
05-24
lda模型matlab代码该项目将Gibbs采样推断实现为LDA（潜在狄利克雷分配）。 去做： 契克收敛 加快Gibbs采样过程 参考： @article {heinrich2005parameter，title = {用于文本分析的参数估计}，作者= {Heinrich，G.}，journal = {Web：，year = {2005}}} 笔记： 吉布斯采样非常慢，很难检查收敛性。 结果不是很好。 可能是因为语料库不是很大。 在不同的运行中，结果可能会非常不同。 主题建模工具： David Blei的收藏： UMass的槌槌： 斯坦福主题建模工具箱： Mark Steyvers和Tom Griffiths撰写的Matlab主题建模工具箱： LDA-J： R包：和 topic-modeling-tool（基于Mallet的图形用户界面工具）：
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wydbyxr的博客
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吉布斯采样（Gibbs Sampling）   常用于DBM和DBN，吉布斯采样主要用在像LDA和其它模型参数的推断上。   要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。也就是说，gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布，再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布，以此循环。 概念解释   吉布斯采样是特殊的Metropolis-Hastings算法，会用到马尔科夫链。   具体地说，   MCMC：...
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qq_45721997的博客
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MCMC笔记：吉布斯采样（Gibbs）
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1 介绍 吉布斯采样是一种特殊的MH采样 MCMC笔记Metropilis-Hastings算法（MH算法）_UQI-LIUWJ的博客-优快云博客 此时我们要采样的分布是一个高维的情况 吉布斯采样的思想就是一维一维地进行采样，采某一个维度的时候固定其他的维度 用数学表达式描述，即为： 1.1 采样过程 假设有三个维度 我们先初始化各个维度第一个被采样的值 然后按照如下的规则进行迭代： 2 吉布斯算法是特殊的MH算法 在MCMC笔记Metropilis...
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吉布斯采样是生成马尔科夫链的一种方法，生成的马尔科夫链可以用来做蒙特卡洛仿真，从而求得一个较复杂的多元分布。 吉布斯采样的具体做法：假设有一个k维的随机向量，现想要构造一条有n个样本的k维向量（n样本马尔科夫序列），那么（随机）初始化一个k维向量，然后固定这个向量其中的k-1个元素，抽取剩下的那个元素（生成给定后验的随机数），这样循环k次，就把整个向量更新了一遍，也就是生成了一个新的样本，把
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