机器学习 | LDA的数学原理

最新推荐文章于 2023-11-07 23:40:08 发布
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本文深入探讨了LDA主题模型的数学原理，强调从基本数学理论出发理解算法，参考李航《统计学习方法》第二版，适合希望深入了解LDA模型背后的数学机制的读者。

LDA主题模型的数学原理

1 背景

前面的一篇博文中提到了LDA主题模型：机器学习 | LDA主题模型 里面着重是讲如何实现LDA主题模型，但是真正的原理，特别是数学原理讲的特别少，但对于一个算法真正的理解还是得从最基本的数学原理入手，下面就跟随小编的角度一起来看看LDA主题模型的数学原理吧！

2 原理

参考李航统计学习方法第二版！
待补充

机器学习| 面试题：11、LDA算法原理
Mrrunsen的博客
09-12 737
问题 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是机器学习中常用的降维方法之一，本文旨在介绍LDA算法的思想，其数学推导过程可能会稍作简化。 LDA的思想 ● LDA是一种线性的、有监督的降维方法，即每个样本都有对应的类别标签（这点和PCA）。 ● 主要思想：给定训练样本集，设法将样本投影到一条直线上，使得同类的样本的投影尽可能的接近、异类样本的投影尽可能地远离（即最小化类内距离和最大化类间距离）。 下面分别通过《机器学习》和《百面机器学习》两本书中的图片先来直观地理
机器学习——降维算法-线性判别分析（LDA）
最新发布
weixin_39753819的博客
03-29 1914
本文介绍了LDA算法的理论基础、算法过程、优缺点，以及与PCA算法的区别与联系。LDA算法能够有效地提取数据集的主要特征，并保留了数据集的类别信息，在某些情况下可以更好地适用于分类任务。通过Python实现了一个简单的LDA算法示例，展示了LDA的基本原理和应用。在实际应用中，我们可以根据具体问题的需求选择合适的降维方法来处理数据。
机器学习：线性判别式分析(LDA)
AI333888的博客
08-29 1026
线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。LDA与PCA都是常用的降维技术。
机器学习数学基本原理
weixin_34413802的博客
12-12 348
联合概率 1.贝叶斯公式 转载于:https://www.cnblogs.com/coolcold/p/10110689.html
机器学习中的数学原理——感知机模型
weixin_63866037的博客
01-02 1847
​这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——感知机》！ ​
机器学习中的一些简单数学原理
pnd237的博客
05-28 1772
线性回归 对于线性模型，其预测模型可以写为：y^=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn\hat{y}=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\cdots+\theta_nx_ny^​=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​+⋯+θn​xn​ 其中： y^\hat{y}y^​是预测值 n是特征的数量 xix_ixi​是第i个特征值 θj\theta_jθj​是第j个模型参数（包括偏置项θ0\theta_0θ0​以及特征权重θ0,θ1,⋯ ,θn\theta_0,\theta_1,\
机器学习之LDA算法
笔记
06-25 4734
线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA），是一种经典的线性学习方法，其原理是：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据投影点的位置来确定新样本的类别。LDA作为一种经典的机器学习算法，具有较好的降维效果和分类能力，同时对噪声具有一定的抗干扰能力。然而，LDA也有其局限性，适用于满足其假设条件的线性可分问题。
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
**主题模型：LDA算法详解** LDA，全称为Latent Dirichlet Allocation（潜在狄利克雷分配），是一种在...通过深入学习LDA的原理，结合实践中的代码实现和数学笔记，你可以提升自己在机器学习和大数据领域的专业能力。
LDA数学八卦_NLP_LDA数学八卦_
10-03
综上所述，"LDA数学八卦"这份资料很可能是深入探讨LDA主题模型的数学原理、实现细节以及在NLP领域中的应用案例。通过阅读这份PDF文件，读者可以深化对LDA的理解，掌握如何在实际项目中运用这一强大的工具。
LDA数学八卦.zip
03-08
《LDA数学八卦》这篇资料主要探讨了主题模型（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）中的数学原理，这是自然语言处理、机器学习和数据挖掘领域广泛应用的一种统计建模方法。在这里，我们将深入理解LDA的核心概念，...
LDA数学八卦
01-06
在机器学习领域，尤其是文本挖掘和主题建模方面，LDA模型受到了广泛应用。它的基本思想是将文档看作是多个主题的混合体，而每个主题又是单词的分布，从而把文档转换为一个主题的概率分布。 接下来，文章提到了Gamma...
机器学习中的数学原理——逻辑回归
weixin_63866037的博客
01-04 1399
这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——逻辑回归》！
机器学习中的数学原理——多项式回归
weixin_63866037的博客
12-08 1395
​ 这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多项式回归》！
机器学习中的数学
e891377的专栏
12-20 1653
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机器学习模型创建的数学原理
xunyishuai5020的博客
12-26 993
机器学习笔记 概述： 随着今年人工智能概念的兴起，网上已有很多关于机器学习的学习笔记，他们从模型算法原理、python调包实现到模型超参调整均多有概盖述，本文尝试从创建模型算法的数学原理出发，展现一些新的理解。 框架 从数学原理看，机器学习模型可分为概率模型和非概率模型 ...
机器学习---背后数学原理--SVM
丁磊_ml的博客
06-28 324
文章目录SVM思想及其数学模型SVM的中心思想：用数学模型来表示SVM的中心思想 建立思想 将思想转化为数学表达式（数学模型） 这个数学模型就是一个优化问题，求解这个优化问题即可。（梯度下降，EM算法，等等其他） SVM思想及其数学模型 SVM有三宝：间隔，对偶，核技巧 SVM分三类: hard-margin SVM soft-margin SVM kernel SVM SVM的中心思想： 用数学模型来表示SVM的中心思想 下一步，就是要用数学公式表示出 margin(w, b) 具体思路可见
机器学习---背后数学原理--总结
丁磊_ml的博客
06-30 756
文章目录2020-06学习报告线性回归LASSO 回归Ridge 岭回归感知机算法PLApocket算法线性判别分析逻辑回归高斯判别分析PCAhard-margin SVMsoft-margin SVM 2020-06学习报告 本月学习机器学习常见算法，并做相应的数学推导。 具体的数学推导见文件夹中的pdf文件。本word是对上面的算法进行简单的总结。 机器学习模型 主要包括以下流程： 首先根据实际问题(比如 一些 先验信息的假设)，思考自己的解决方案 (算法思路) 将这个解决方案 用 数学的公式 表达出
机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ
北天的博客
09-10 1446
机器学习原理篇，理解微积分、线性代数、概率论、数理统计以及最优化理论等等基础理论知识
40 | 机器学习的数学原理是什么？
qq_37756660的博客
11-07 338
最近几年，人工智能（AI）的风头俨然已经盖过大数据，成为各大互联网公司争相追捧的新“风口”。但当我们谈论人工智能时我们到底在谈什么？人工智能跟机器学习有什么关系？跟大数据又有什么关系？“高大上”的机器学习背后的数学原理是什么？所谓的人工智能，在技术层面很多时候就是指机器学习，通过选择特定的算法对样本数据进行计算，获得一个计算模型，并利用这个模型，对以前未曾见过的数据进行预测。如果这个预测在一定程度上和事实相符，我们就认为机器像人一样具有某种智能，即人工智能。
LDA降维原理与应用
"LDA(线性判别分析)是一种监督降维技术，常用于机器学习中的特征选择和数据可视化。它的主要目的是在保持类别间差异最大化的同时，压缩数据的维度，使同类样本的投影点靠近，异类样本的投影点远离。LDA通过寻找最优...
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