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LDA数学八卦
LDA数学八卦
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LDA数学八卦是关于主题模型数学基础内容的一本书里面包含了神奇的Gamma函数、Beta/Dirichlet分布、MCMC /Gibbs Sampling、主题模型、LDA建模等内容。需要的朋友可以下载。
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在 Machine Learning 中,LDA 是两个常用模型的简称: Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation, 在这篇文章中我们主要八卦的是后者。LDA 是一个在文本建模中很著名的模型,类似于 SVD, PLSA 等模型, 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型。很不幸的是,这个模型中涉及的数学知
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
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里面文档对LDA算法有详细的推导过程,并带有仿真代码;同时还有一份关于LDA所运用的数学知识笔记。希望对你们学习和理解LDA算法有帮助!!!
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对LDA通俗易懂的介绍,入门必读。LDA:隐狄利克雷分布,是主题模型重重要一员。其中包含的大量数学内容均有所展现。
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深入理解LDA主题模型的数学原理。 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架 两个模型:pLSA、LDA 一个采样:Gibbs采样
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