【LDA数学八卦1】 本篇文章主要探讨了在机器学习领域中广泛使用的主题模型——Latent Dirichlet Allocation(LDA)。LDA是一种基于概率的统计建模方法,用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。文章深入介绍了LDA背后的数学基础,包括关键的概率分布和采样算法。 文章提到了Gamma函数,它在概率论和统计学中有着重要的作用。Gamma函数(Γ函数)是阶乘在实数和复数域上的推广,对于理解LDA中的Dirichlet分布至关重要。文章详细解释了Gamma函数的基本性质,包括其定义、性质以及如何计算Gamma函数。此外,还讨论了Gamma分布,这是一种连续概率分布,常用于表示非负随机变量,如等待时间或寿命。 接着,文章深入讲解了Dirichlet分布,这是Gamma分布的多维扩展,通常用于处理多分类问题。Dirichlet分布与LDA密切相关,因为它为文档中词项分布提供了一个概率模型。文章详细阐述了Dirichlet分布的参数、概率质量函数及其与多项式分布的关系,包括Beta-Binomial和Dirichlet-Multinomial分布的特性。 在LDA的实施过程中,常常使用到Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 方法来近似求解复杂的概率分布。文章中特别提到了Gibbs采样,这是一种MCMC的具体实现,用于在高维空间中进行样本生成。Gibbs采样在LDA中用于迭代更新主题分配和文档主题比例,以达到对后验概率的估计。 LDA模型本身是一个混合模型,它假设每个文档是由多个主题组成的,并且每个主题又由一组词项概率分布定义。文章详细描述了LDA模型的基本架构,包括文档-主题(document-topic)分布和主题-词项(topic-term)分布的设定。同时,也介绍了训练LDA模型的过程和推理机制,包括Gibbs采样的具体步骤。 文章简要提及了其他几种相关的统计模型,如单词模型(Unigram Model)和主题模型(Topic Model,如PLSA),它们都是LDA的背景知识,有助于理解LDA的工作原理。 本文通过对Gamma函数、Dirichlet分布、Gibbs采样等关键概念的深入解析,帮助读者建立了对LDA模型数学基础的深刻理解,为实际应用LDA进行文本分析和挖掘提供了理论支持。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296898/bg1.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296898/bg2.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296898/bg3.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296898/bg4.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/86296898/bg5.jpg)
剩余54页未读,继续阅读
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![avatar](https://profile-avatar.csdnimg.cn/ec32d42ef5ce405aa423bdbeac19087a_weixin_35754676.jpg!1)
- 粉丝: 60
- 资源: 299
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![voice](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
![center-task](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/center-task.c2eda91a.png)
最新资源
![feedback](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![feedback-tip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![dialog-icon](https://csdnimg.cn/release/downloadcmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)
评论0