因此，有效lda参数的数量是k**p+（k-1）。 lda摘要. 在这里，我总结了lda的两个观点，并总结了该模型的主要特性。 概率论. lda使用贝叶斯规则来确定观察样本属于k类的后验概率。由于lda …

关于 lda 网上介绍的很多，也写得很不错，本文尝试用一个新的视角来解读该算法，集思广益。 1 方差分析 费希尔设计了方差分析，可通过“ 组间方差大、组内方差小 ”来进行分类，比如可以 …

第三，根据之前的关于lda的论文来看，困惑度、一致度和气泡图都是确定主题数的方式，所以不用仅仅因为困惑度曲线不好看就觉得这个分类不行，因为还可以根据其他可视化图表来确定。最 …

LDA是pLSA的generalization：一方面LDA的hyperparameter设为特定值的时候，就specialize成pLSA了。从工程应用价值的角度看，这个数学方法的generalization，允许我们用一个训练好 …

lda是最简明的交换-关联泛函，并且提出得很早——几乎是和dft一起提出的。注意，lda本身不是一个泛函的名称，而是一种近似方法；lda包含很多泛函。 lda的思想从其名称就可以看出来：我 …

该图展示的是LDA score大于预设值的显著差异物种，即具有统计学差异的生物标识，默认预设值为2（只有LDA值的绝对值大于2才会显示在图中）。 颜色代表各自的组别，长短代表的 …

Feb 22, 2019 · LDA主题模型比较适合处理长文本，根据之前的一篇回答指出，LDA主题模型实际上是完成了文档的聚类工作，这个聚类实际上是一个"软聚类"（Soft Clustering）过程。 在”软 …

主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出 …

Jul 17, 2015 · Perplexity-Var 指标含义: 首先, 考虑到模型的泛化能力, 当Perplexity 越小时, LDA 的泛化能力越好。其次, 考虑到LDA 的主题抽取效果, 当主题结构的平均相似度最小时, 对应 …

标记的 LDA（LLDA 模型） 部分标记的 LDA（PLDA 模型） 监督LDA（SLDA模型） Dirichlet 多项回归 (DMRModel) 广义狄利克雷多项回归 (GDMRModel) 分层狄利克雷过程 (HDPModel) 分 …