概率主题模型与LDA模型公式推导（1）

最新推荐文章于 2022-05-05 21:43:17 发布
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#LDA #概率主题模型

本文探讨了概率主题模型(PTM)的基本概念，并解释了为何使用Dirichlet分布在模型中的两个独立分布假设中。

概率主题模型（PTM——Probabilistic Topic Model）
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注：关于为何用Dirichlet分布来假设公式中的两个独立分布，可以参考如下链接博文，博主感觉讲的很到位。
链接：http://maider.blog.sohu.com/306392863.html

主题模型（LDA）(二)-公式推导
多元思考力
12-06 6790
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。
LDA Gibbs Sampling公式推导
miss_snow_m的专栏
03-05 1673
前言这一章节内容也是参考了另外两篇不错的博客，然后对里面的公式进行更细致的推导博客1博客2Gibbs SamplingBackground所有的推导可以说都是根据这张图片：α∈RM×K\alpha \in \mathbb{R}^{M \times K}θm∈RK\theta_m \in \mathbb{R}^Kβ∈RK×V\beta \in \mathbb{R}^{K \times V}ϕk∈RV\
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详细推导过程
z_q3322183的博客
07-09 7784
      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。...
#机器学习公式推导#LDA
cher12301的博客
08-28 416
LDA是一种降维的算法，也可以用来做特征选择和聚类。以二维平面为例，平面上有2类样本点，我们希望将二维平面上的2类样本点投影到一条直线上，从二维到一维，这可不就降维了吗？那么怎么找到最合适的投影的直线呢？我们期望的目标是，投影之后，同类之间靠得更近，异类之间离得更远，也就是类内小，类间大。LDA的思想不是太难，也不涉及太难的理论原则，所以下面我们直接进入稍微麻烦一点的公式推导。 在西瓜书上看到一...
LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程
11-17
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！...
主题模型：LDA原理详解与应用
qq_22472047的博客
05-05 2万+
LDA算法简介： LDA是一种基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法，广泛用于文本聚类，文本分析，文本关键词等场景。具体的，算法 的输入是一个文档的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同时还需要主题Topic的类别数量m；然后会算法会将每一篇文档 di 在 所有Topic上的一个概率值p；这样每篇文档都会得到一个概率的集合di=(dp1，dp2，..., dpm), 表示文档di在m个topic上的概率值；同样的文档中的所有词也会求出 它对应每个Topic的概率，wi = （wp1，wp2，w
LDA主题模型的原理和建模
turkeym4的博客
02-05 5261
目录什么是LDA主题模型背景知识贝叶斯理论gamma函数多个分布博鲁尼分布二项分布多项分布beta分布Dirichlet 分布开始了解LDAPython建模 什么是LDA主题模型 首先说明一下什么是主题模型。这里的主题模型是把一份份不同的文本内容通过某种方式来找到这些文本对应的主题。打个比方：我有一堆新闻类文档，但我想将这对文档进行主题分类。到底是娱乐？军事？政治？等主题。这时候就使用到主题模型。 而这里的LDA和特征工程的LDA不一样。全名Latent Dirichlet Allocation，是一款基于
LDA原理与推导
zgwhugr0216的专栏
10-18 2358
LDA主题模型-概率基础
qq_41318075的博客
11-24 849
目录伯努利实验二项式分布功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 伯努利实验 伯努利试验（Bernoulli e...
LDA主题模型的原理
12-17
本文档详细阐述了LAD的基本原理和实用技巧，给出了Java版的LDA主题模型的用法，比较鲜明的介绍了共轭分布的基本原理，是比较全面的主题模型资料。
gensim包LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率
05-21
包括Python分词，去停用词，使用gensim包进行LDA主题分析，并输出每条矩阵属于每个主题的概率的代码，以及停用词表
通俗易懂的LDA模型
qq_24140919的博客
01-14 1万+
一、LDA模型的概念 什么是LDA模型？ LDA模型是一种无监督的贝叶斯模型，即不需要手工标注训练集。LDA模型也是一种典型的词袋模型，即认为一篇文章由许多个词组成，词与词之间没有先后顺序。 LDA模型的输入为：训练文本，指定主题个数K LDA模型的输出为：每个主题Zk由哪些词组成及每个词的概率 比如：组成主题Z1的前5个词的概率：0.007*"netanyahu" + 0.007*"m...
LDA
VergiL Wang的专栏
03-27 236
关键所在：it posits that each document is a mixture of a small number of topics and that each word's creation is attributable to one of the document's topics。 将文档看成是一组主题的混合，词有分配到每个主题的概率。 Probabilistic l...
狄利克雷分布公式_一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）
weixin_39599830的博客
01-17 2319
一、简介隐含狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation，简称LDA)是由DavidM.Blei、AndrewY.Ng、MichaelI.Jordan在2003年提出的，是一种词袋模型，它认为文档是一组词构成的集合，词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每个词都是由某个主题生成的，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种...
【机器学习】LDA算法 (主题模型算法)
CWS_chen
01-14 2万+
随着互联网的发展，文本分析越来越受到重视。由于文本格式的复杂性，人们往往很难直接利用文本进行分析。因此一些将文本数值化的方法就出现了。LDA就是其中一种很NB的方法。 LDA有着很完美的理论支撑，而且有着维度小等一系列优点。本文对LDA算法进行介绍，欢迎批评指正。 本文目录： 1、Gamma函数 2、Dirichlet分布 3、LDA文本建模 4、吉普斯抽样概率公式推导 5、使用...
LDA主题模型推导
qq_23174517的博客
07-01 798
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(...
参数估计-矩估计和极大似然估计概述
热门推荐
liuyuemaicha的专栏
09-10 6万+
参数估计 参数估计：是根据从总体中抽取的样本估计总体分布中包含的未知参数的方法。它是统计推断的一种基本形式，是数理统计学的一个重要分支，分为点估计和区间估计两部分。 点估计：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。 区间估计（置信区间的估计）：依据抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，作为总体分布的未知参数或参数的函数的真值所在范围的估计。例如人们
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