”LDA主题模型“ 的搜索结果

      基础知识：熵 [熵与互信息 ] 皮皮blog ...perplexity是一种信息理论的测量方法，b的perplexity值定义为基于b的熵的能量（b可以是一个概率分布，或者概率模型），通常用于概率模型的比较

     正经的LDA，主要有以下几个方面： 一个函数：gamma函数 四个分布：二项分布，多项分布，beta分布，狄利克雷分布 一个概念一个理念：共轭先验与贝叶斯框架 pLSA,LDA 一个采样：Gibbs采样 我们来看一下它是怎么推导...

     主题模型是一种用于发现文本数据中隐藏主题的统计模型。LDA模型可以帮助我们理解文档集合中的主题结构，并推断出每个文档与主题之间的关系。LDA算法背后的基本思想是，每个文档可以被看作是不同主题的混合，而每个...

     1 基于经验 主观判断、不断调试、操作性强、最为常用 2 基于困惑度Perplexity 该方法需要测测试集！ 3贝叶斯统计标准方法 参考文献：Griffiths T L, Steyvers M. Finding Scientific Topics[J]....

     LDA topic model 公式推导: p(w,z∣α,β)=p(w∣z,α,β)∗p(z∣α,β)p(w,z| \alpha,\beta)=p(w|z,\alpha,\beta)*p(z|\alpha,\beta)p(w,z∣α,β)=p(w∣z,α,β)∗p(z∣α,β) β\betaβ与z独立:p(z∣α,β)=p(z∣...

LDA主题模型

标签：   LDA  python  算法实现

     最近研究数据挖掘算法的时候接触到LDA主题模型，看了不少很好的文章，也找到了不少很好的实现代码，大致在这里总结一下 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档...

     在LDA主题模型之后，需要对模型的好坏进行评估，以此依据，判断改进的参数或者算法的建模能力。 Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。 一、Perplexity定义 源于...

     LDA图模型 每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布，而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布。如下图： K为主题个数，M为文档总数，是第m个文档的单词总数。是每个Topic下词的多项分布的...

     LDA主题模型 哈尔滨工程大学-537 一、LDA主题模型简介 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻译为：潜在狄利克雷分布。LDA主题模型是一种文档生成模型，是一种非监督机器学习技术。它认为一篇文档是有多个主题...

     1.朴素贝叶斯 （1）朴素贝叶斯的原理 朴素：特征独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征x，样本属于类别y的概率是 ... 在这里，x是一个特征向量，将设x维度为M。...

     这是我在做本科内容时，从python小白，一直到能够做出计算结果有关代码的记录，代码均能跑起来，有些内容可以看我前面文章，这个章节主要是我的一些代码记录。 结巴分词 # -*- coding: utf-8 -*- ...

     LDA主题模型虽然有时候结果难以解释，但由于其无监督属性还是广泛被用来初步窥看大规模语料(如财经新闻)的主题分布。这篇博客侧重提供一个LDA主题模型python代码的技术实现，不侧重如何分析财经新闻(后面再更)。 #...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章