清华出品 机器学习技术课程 统计学习方法第二版系列课程 第18章 概率潜在语义分析 共32页.pptx

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85252312 【全部课程列表】 第1章 机器学习和统计学习 共75页.pptx 第2和12章 感知机和统计学习方法总结 共27页.pptx 第3章 k-近邻算法 共69页.pptx 第4章 贝叶斯分类器 共79页.pptx 第5章 决策树 共98页.pptx 第6章 Logistic回归 共75页.pptx 第7章 SVM及核函数 共159页.pptx 第8章 adaboost 共75页.pptx 第9章 EM算法 共48页.pptx 第10章 隐马尔科夫模型 共64页.pptx 第11章 条件随机场 共63页.pptx 第13章 无监督学习概论 共27页.pptx 第14章 聚类方法 共52页.pptx 第15章 奇异值分解 共66页.pptx 第16章 主成分分析 共67页.pptx 第17章 潜在语义 概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis, PLSA）是机器学习和自然语言处理领域中一种重要的无监督学习方法，主要用于文本数据的分析。它通过构建概率生成模型来揭示文本集合中隐藏的话题结构，即话题与单词之间的关联，以及话题与文本之间的关联。这种模型可以用于信息检索、文档分类、主题建模等多种任务。 PLSA的基本思想是假设每个文本由多个话题组成，每个话题又由一组特定的单词表示。文本生成话题，话题生成单词，形成一个概率模型。模型中有三个主要的随机变量：文本变量（d）、话题变量（z）和单词变量（w）。文本的生成过程可以分为三个步骤：首先根据文本分布P(d)随机选择一个文本，接着在给定文本条件下，根据话题条件概率P(z|d)选择一个话题，最后在给定话题条件下，利用单词条件概率P(w|z)选择一个单词。这个过程重复进行，生成文本中的所有单词。 生成模型和共现模型是PLSA的两种不同表示形式，但它们在概率意义上等价。生成模型描述了数据的生成过程，而共现模型则更侧重于描述数据的统计特性。生成模型中，单词与文本的关系是非对称的，因为话题通常影响文本的生成多于文本影响话题的选择。相反，共现模型中，单词与文本的关系是对称的，因为它只关注观测到的数据模式。 在实际应用中，PLSA的模型参数包括文本分布P(d)，话题条件概率P(z|d)，以及单词条件概率P(w|z)。这些参数通常通过最大似然估计或更复杂的优化方法如EM（期望最大化）算法来估计。通过学习得到的模型，我们可以推断出每个文本的主题分布和每个话题的单词分布，从而实现对文本集合的深入理解。 PLSA的局限性在于它假设每个文档仅由单一话题主导，并且所有话题对于所有文档的贡献是独立的，这在真实世界复杂文本中可能并不成立。为了解决这些问题，后来发展出了LDA（Latent Dirichlet Allocation）等更先进的主题模型，允许文档包含多个混合话题，并引入了Dirichlet先验来处理话题分布的不确定性。 概率潜在语义分析是文本分析的重要工具，它通过概率模型揭示文本背后的潜在结构，为理解和挖掘大量文本数据提供了有效的途径。尽管存在一定的限制，但它是理解文本数据话题分布的基础，并为后续研究提供了理论框架。