LDA推导

最新推荐文章于 2025-12-04 16:26:39 发布
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#机器学习

博客聚焦于LDA推导，在信息技术领域，LDA推导是机器学习中的重要内容，对相关算法的理解和应用有重要意义。

LDA推导

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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。
04-08 588
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。
LDA推导过程
qq_48513539的博客
11-02 186
LDA算法推导
m0_52290822的博客
11-02 493
LDA算法是什么 简单地说LDA算法就是向低维度投影，让同一类别数据投影点更接近，不同类别数据点距离更远。 LDA原理 定义，已知 我们要把两类数据都投影到w直线上。 让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大， 同一种类别数据的投影点尽可能的接近 不同类别的数据的类别中心之间的距离越大，越能取分两类 同一种类别数据的投影点越接近越能聚合聚拢。 如图， 最后的优化目标最大。 ...
LDA推导作业
xchc00的博客
11-02 201
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。...
降维：LDA推导及iris实例
qq_43610614的博客
08-11 3170
降维：LDA推导及iris实例
LDA推导（手算）
qq_46210893的博客
11-03 332
机器学习——线性判别分析（LDA）推导
2301_82047153的博客
01-16 1195
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推导 + python代码
fukaiqi1010的博客
07-28 1034
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...
【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
weixin_54010404的博客
12-02 1025
本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。 进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 853
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
【模式识别与机器学习（15）】机器学习算法-主成分分析
hiliang521的博客
12-02 858
【模式识别与机器学习（15）】主成分分析
机器学习（一）
weixin_52554463的博客
12-01 930
机器学习学习笔记
当AI遇见MEMS：机器学习如何优化微振镜的控制与可靠性预测
最新发布
m0_57847742的博客
12-04 1020
您认为在控制优化与可靠性预测这两个方向中，哪一项的产业化落地会更快，面临的障碍更小？
用Python玩转GAN：让AI学会“造假”的艺术
2303_77568009的博客
12-03 1496
本项目基于PyTorch实现了生成对抗网络（GAN），用于生成手写数字图像。通过搭建生成器和判别器的卷积神经网络结构，采用对抗训练策略，成功在MNIST数据集上训练出能够生成逼真数字图像的模型。实践过程中解决了GPU环境配置、Windows多进程加载数据、网络优化等关键技术问题，最终实现了从随机噪声到清晰数字图像的端到端生成。该实践加深了对深度学习框架使用、模型训练调优及GAN原理的理解，为机器学习算法学习提供了完整案例。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 682
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
正态分布：机器学习中的统计基石与高斯遗产
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
12-01 847
正态分布不仅仅是统计学中的一个公式，它是理解随机现象的基础框架。在机器学习中，正态分布的假设虽然有时过于理想化，但它提供了强大的数学工具和直观的解释框架。然而，现实世界的数据常常偏离正态性（如金融数据中的厚尾分布），这推动了更复杂分布模型的发展，如t分布、拉普拉斯分布、广义极值分布等。此外，非参数方法（如核密度估计）和不做分布假设的机器学习算法（如随机森林、梯度提升树）也在许多场景下表现出优越性。即使面对复杂的世界，通过恰当的数学模型，我们仍然能够捕捉和利用其中的规律性。
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;=&...
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