Latent Dirichlet Allocation

最新推荐文章于 2021-11-14 15:58:28 发布
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本文将详细解析LDA（潜在狄利克雷分配）的概念，通过个人理解和实践整理，提供易于理解的深入浅出教程。
  最近一直在看LDA，等看的明白了，整理一篇文档出来。虽然现在有很多关于LDA的深入浅出的文章，但是觉得还是自己整理的比较易于自己理解
通俗的说 LDA ----Latent Dirichlet Allocation
南七小僧的学海无涯
08-30 7611
LDA的原理： LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 什么是主题 因为LDA是一种主题模型，那么...
LatentDirichletAllocation
06-04
使用潜在狄利克雷分配对 Steam 视频游戏进行主题检测 Akshay Srivatsan - 概述： 该项目的目标是使用潜在狄利克雷分配模型对 Steam 库中的视频游戏进行主题检测。 Steam 是一个拥有 1.25 亿活跃用户的视频游戏市场，托管着数以千计的 PC 流行游戏。 Steam 上的每款游戏都有一个相应的网页，其中包含标题的简要说明、一些关键字、一些技术规格，最后还有一些用户书面评论。 每个页面还提供了一个链接，指向 Steam 自己的推荐系统认为相似的十二款游戏。 这种内在的连通性可以被解释为一个以游戏为节点、以链接为边的图。 然后我们可以使用广度优先搜索来抓取这个图。 从每个页面获取 HTML 后，我们通过消除所有标签进行一些简单的过滤，然后提取所有字母标记并将它们转换为小写。 我们使用停用词表来消除常用词。 一旦我们从页面中获得了标记，我们就可以使用 LDA
Latent dirichlet allocation note
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VergiL Wang的专栏
03-29 1万+
2 Latent Dirichlet Allocation Introduction LDA是给文本建模的一种方法，它属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。在90年代提出的LSA中，通过对向量空间进行降维，获得文本的潜在语义空间。在LDA中则是通过将文本映射到主题空间
精选资源
lda_2003:“ Latent Dirichlet Allocation，David，Blei，2003年”的Python实现
05-15
“ Latent Dirichlet Allocation，David，Blei，2003年”的Python实现 例子 对NIPS 2014上的主题（仅摘要）进行建模。 请参考example.py 准备好了 估计算法的实现 什么东西少了 推理算法的实现 主题词参数\beta的...
Latent Dirichlet Allocation.pdf
11-19
根据提供的文档内容，可以看出这份资料主要讨论的是单期投资组合选择问题，并且涉及到了期望效用最大化等内容。接下来，我们将详细解析文档中的关键知识点。 ### 单期投资组合选择 #### 定义与背景 ...
Intuitive Guide to Latent Dirichlet Allocation
04-25
在本篇文章中，我们将深入了解文本挖掘中的一个重要概念——隐含狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。首先，我们需要明确什么是主题模型。主题模型是指识别一组文档最佳描述的主题的任务。这些...
精选资源
LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现-附件资源
03-02
LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现-附件资源
latent Dirichlet allocation (LDA)[转]
andyliuxs的专栏
05-20 310
Latent Dirichlet Allocation(LDA) [pdf]模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。 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 o...
Latent Dirichlet allocation
alaclp的专栏
05-10 1218
Latent Dirichlet allocation From Wikipedia, the free encyclopedia In statistics, latent Dirichlet allocation (LDA) is a generative model that allows sets of observations to be explaine
Latent Dirichlet Allocation (LDA)
Vic_Hao的博客
08-24 3421
文章目录LDA可以用来干什么?LDA模型简单引入与贝叶斯估计二项分布与多项分布共轭分布MCMC采样MCMC = Markov Chain（马尔科夫链）+ Monte Carlo（蒙特卡洛） LDA可以用来干什么? 我们拿到一篇文章，然后读完就基本可以知道它是讲什么的，比如是讲“中国经济发展状况”，或者是讲“中美贸易战对两国的影响”，又或者是在讲“农村里的爱情故事”…LDA就是在做一个类似的事情：让计算机读一篇文章，然后概括出来这篇文章在讲什么内容，即这篇文章的主题是什么。所以，LDA是一个主题模型（Topi
Latent Dirichlet Allocation(LDA)
fish0058的专栏
05-05 2635
变量： w表示词，z表示主题，w=(w1,w2,⋯,wN)表示文档，语料库D=(w1,⋯,wM)，V表示所有单词的个数（固定值），N表示一个文档中的词数（随机变量），M是语料库中的文档数（固定值），k是主题的个数（预先给定，固定值）。   在说明LDA模型之前，先介绍几个简单一些的模型。 1.Unigram model: 文档w=(w1,w2,⋯,wN)，用p(wn)
【NLP】latent Dirichlet allocation
Loewi的博客
04-20 352
1.LDA主题模型原理 下面几句话: I like to eat broccoli and bananas. I ate a banana and spinach smoothie for breakfast. Chinchillas and kittens are cute. My sister adopted a kitten yesterday. Look at this cute hams...
LDA（Latent Dirichlet allocation）
zhao_crystal的博客
11-14 2941
1. 贝叶斯网络 以随机变量做节点所形成的有向无环图。 朴素贝叶斯： 可以胜任许多文本分类的问题。 无法解决语料中一词多义和多词一义的问题——它更像是词法分析，而非语义分析。 如果使用词向量作为文档的特征，一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性。 可以通过增加“主题”的形式，一定程度的解决上述问题： 一个词可能被映射到多个主题中——一词多义 多个词可能被映射到某个主题的概率很高——多词一义 2. 主题模型 PLSA/PLSI：probabil...
Latent Dirichlet Allocation详解
zhywsh的专栏
09-01 5574
Latent Dirichlet Allocation David.M.Blei Andrew.Y.Ng Michael.I.Jordan JMLR2003 （可google到） 原文的主要内容     有两种方法设计分类器：     1. discriminative model，就是由样本直接设计判别函数，例如SVM；     2. generative model，就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法：混合高斯模型GMM;非参数方法Parzen窗。然后再充分挖掘模型，用以分类。例如Bay
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