Gibbs sampling 详解

最新推荐文章于 2025-02-21 14:39:37 发布
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分类专栏： LDA
本文深入探讨了LDA（潜在狄利克雷分配）背后的数学理论，并详细介绍了MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）和Gibbs采样的应用，为读者提供了理解和实现LDA的强大工具。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：参数估计与模型选择
zhubeibei168的博客
09-23 832
通过上述内容，我们深入了解了话题建模的基础，特别是LDA模型的原理和Gibbs Sampling算法的应用。我们还展示了如何使用Gensim库进行LDA话题建模，并手动实现Gibbs Sampling算法。最后，我们讨论了模型选择和评估的方法，包括困惑度和主题连贯性的计算。请注意，上述代码示例需要相应的数据和库才能运行，且在实际应用中，Gibbs Sampling的迭代次数和参数选择需要根据具体情况进行调整。
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling教程
zhubeibei168的博客
09-23 1183
LDA (Latent Dirichlet Allocation) 是一种基于概率的统计模型，用于从文档集合中发现隐藏的话题结构。LDA 假设文档由多个话题混合而成，每个话题由一系列词语的概率分布构成。模型的核心在于它使用了两个概率分布：一个是文档-话题分布，另一个是话题-词语分布。通过这两个分布，LDA 能够推断出文档中可能的话题以及每个话题相关的词语。话题模型可以用于生成文档摘要，通过识别文档的主要话题，可以提取出与话题最相关的句子或段落，形成文档的摘要。
概率语言模型及其变形系列(2)-LDA及Gibbs Sampling
Coding for Dreams
12-17 6万+
本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。初步计划内容如下第一篇：PLSA及EM算法第二篇：LDA及Gibbs Samping第三篇：LDA变形模型-Twitter LDA，TimeUserLDA，ATM，Labeled-LDA，MaxEnt-LDA等第四篇：基于变形LDA的paper分类总结第五篇：LDA Gibbs Sa
Gibbs sampling
danerer的专栏
04-19 438
　Gibbs sampling(吉布斯采样)(资料集合) 　　维基百科，自由的百科全书: 　　In statistics, Gibbs sampling or a Gibbs sampler is a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm for obtaining a sequence of observations which are a...
大模型（LLM）解码方法简单梳理
最新发布
m0_53157173的博客
02-21 913
大模型（LLM）解码方法简单梳理
Gibbs Sampling（吉布斯采样）
x_yz_的专栏
12-19 2万+
为什么要写关于Gibbs Sampling的文章呢？首先Gibbs Sampling是有用滴，Gibbs Sampling在机器学习中主要用于学习阶段的推理，比如求期望（平均值）和积分；再者网上的关于Gibbs Sampling的博客写得不好，资料也不多。 废话少说，进入正题。 什么是Gibbs Sampling Gibbs Sampling是MCMC算法中的一种，用来构造多变量概率
随机采样和随机模拟：吉布斯采样Gibbs Sampling
热门推荐
皮皮blog
05-12 10万+
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。...
gibbs sampling
u014285884的博客
03-19 796
原文链接：http://www.algorithmdog.com/mh-and-gibbs?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。 如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法、拒绝采样和重要性采样等方法。 但是对于高维样本，这些方法就不适用了。这时我们就要使用一些 “高档” 的算法，比如
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling在概率论与数理统计中的应用
zhubeibei168的博客
09-23 743
话题建模是一种无监督学习技术，用于识别文本集合中潜在的话题结构。它假设每篇文档由多个话题组成，每个话题由一组相关的词汇构成。话题建模能够揭示文档集合中隐藏的主题，帮助我们理解大量文本数据的结构和内容。在自然语言处理（NLP）领域，话题建模是一种用于发现文档集合中隐藏话题结构的统计方法。Gibbs Sampling作为贝叶斯统计中的一种重要算法，被广泛应用于话题建模中，尤其是Latent Dirichlet Allocation（LDA）模型的推断过程。
自然语言处理之话题建模：Gibbs Sampling：主题模型的可视化
zhubeibei168的博客
09-24 780
话题模型是一种统计模型，用于发现文档集合或语料库中抽象的话题。在自然语言处理中，话题模型能够帮助我们理解大量文本数据的潜在结构，通过将文档映射到多个话题的分布上，揭示出文档中可能存在的主题或话题。这种模型在信息检索、文本挖掘、内容推荐系统等领域有着广泛的应用。
MCMC和Gibbs Sampling算法
chuange6363的博客
09-10 424
本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的，所有的原文连接都在文末。 在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法，拒绝采样和重要性采样等方法。但是对于高位样本，这些方法就不适用了。这时我们就可以使用一些“高档”的算法，...
Gibbs Sampling
09-11
Gibbs sampling, Markov Chain Monte Carlo, na¨ıve Bayes, Bayesian inference,
Gibbs_sampler
07-14
Gibbs_sampler 折叠的 CRP 吉布斯采样器。 基于 GibbsSampler.h 和 enoughStatistics.h 的基本配置 运行采样器的最简单方法是通过命令行。 在文件夹中运行脚本“perl gibbsParser.pl”，Sampler 将从文件 positionalInfo.txt 进行推断 依赖：需要在机器上配置八度和 perl。
Gibbs sampling [Gibbs采样]
bluenight专栏
04-20 2万+
关于Gibbs sampling， 首先看一下Wiki上的解释：Gibbs sampling or Gibbs sampler is an algorithm to generate a sequence of samples from the joint probability distributio
Markov chain& MCMC&Gibbs Sampling 总结
sophia1989115的专栏
01-24 4797
3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis， 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上进行
Gibbs Sampler
weixin_34248258的博客
11-02 287
Example: Sampling from a bivariate a Normal distribution 目标函数p(x)是一种规范化形式，表示如下： 均值是: 方差是: 为了使用吉布斯采样从这个分布中采样，我们需要有变量/维度x1和x2的条件分布： 是第二个维度的前一个状态，是从 中得到的第一个维度的状态。有差异的原因是更新x1和x2...
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