LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻譯為：潛在狄利克雷分佈。LDA主題模型是一種文件生成模型，是一種非監督機器學習技術。它認為一篇文件是有多個主題的，而每個主題又對應著不同的詞。一篇文件的構造過程，首先是以一定的概率選擇某個主題，然後再在這個主題下以一定的概率選出某一個詞，這樣就生成了這篇文件的第一個詞。不斷重複這個過程，就生成了整篇文章（當然這裡假定詞與詞之間是沒有順序的，即所有詞無序的堆放在一個大袋子中，稱之為詞袋，這種方式可以使演算法相對簡化一些）。

LDA的使用是上述文件生成過程的逆過程，即根據一篇得到的文件，去尋找出這篇文件的主題，以及這些主題所對應的詞。LDA是NLP領域一個非常重要的非監督演算法。

白話解釋：比如document1的內容為：[自從喬布斯去世之後，iPhone再難以產生革命性的創新了]
通過上述的方法，document1將對應兩個主題topic1，topic2，進而，主題topic1會對應一些詞：[蘋果創始人][蘋果手機],主題topic2會對應一些詞：[重大革新][技術突破]。於是LDA模型的好處顯而易見，就是可以挖掘文件中的潛在詞或者找到兩篇沒有相同詞的文件之間的聯絡。

1 LDA主題模型

假設我們有 $M$

我們的目標是找到每一篇文件的主題分佈和每一個主題中詞的分佈。

在LDA模型中，我們需要先假定一個主題數 $K$，這樣所有的分佈就都基於 $K$個主題展開。那麼具體LDA模型是怎麼樣的呢？具體如下圖：

LDA假設文件主題的先驗分佈是Dirichlet分佈，即對於任一文件 $d$, 其主題分佈 $θ_d$為：
$\theta_d = Dirichlet(\vec \alpha)$

其中， $α$為分佈的超引數，是一個 $K$維向量。

LDA假設主題中詞的先驗分佈是Dirichlet分佈，即對於任一主題 $k$, 其詞分佈 $β_k$為：
$\beta_k= Dirichlet(\vec \eta)$

其中， $η$為分佈的超引數，是一個 $V$維向量。 $V$代表詞彙表裡所有詞的個數。

對於資料中任意一篇文件 $d$中的第 $n$個詞，我們可以從主題分佈 $θ_d$中得到它的主題編號 $z_{dn}$的分佈為：
$z_{dn} = multi(\theta_d)$

而對於該主題編號，得到我們看到的詞 $w_{dn}$的概率分佈為：
$w_{dn} = multi(\beta_{z_{dn}})$

理解LDA主題模型的主要任務就是理解上面的這個模型。這個模型裡，我們有 $M$個文件主題的Dirichlet分佈，而對應的資料有 $M$個主題編號的多項分佈，這樣( $\alpha \to \theta_d \to \vec z_{d}$)就組成了Dirichlet-multi共軛，可以使用貝葉斯推斷的方法得到基於Dirichlet分佈的文件主題後驗分佈。

如果在第 $d$個文件中，第 $k$個主題的詞的個數為： $n_d^{(k)}$, 則對應的多項分佈的計數可以表示為:
$\vec n_d = (n_d^{(1)}, n_d^{(2)},...n_d^{(K)})$

利用Dirichlet-multi共軛，得到 $θ_d$的後驗分佈為：
$Dirichlet(\theta_d | \vec \alpha + \vec n_d)$

同樣的道理，對於主題與詞的分佈，我們有KK個主題與詞的Dirichlet分佈，而對應的資料有 $K$個主題編號的多項分佈，這樣( $\eta \to \beta_k \to \vec w_{(k)}$)就組成了Dirichlet-multi共軛，可以使用貝葉斯推斷的方法得到基於Dirichlet分佈的主題詞的後驗分佈。

如果在第 $k$個主題中，第 $v$個詞的個數為： $n_k^{(v)}$, 則對應的多項分佈的計數可以表示為
$\vec n_k = (n_k^{(1)}, n_k^{(2)},...n_k^{(V)})$

利用Dirichlet-multi共軛，得到 $β_k$的後驗分佈為：
$ D i r i c h l e t ( β k ∣ η ⃗ + 相關推薦 LDA主題模型及python實現 LDA(Latent Dirichlet Allocation)中文翻譯為：潛在狄利克雷分佈。LDA主題模型是一種文件生成模型，是一種非監督機器學習技術。它認為一篇文件是有多個主題的，而每個主題又對應著不同的詞。一篇文件的構造過程，首先是以一定的概率選擇某個主題，然後再在這個主題下以一定 【sklearn】利用sklearn訓練LDA主題模型及調參詳解 人生苦短，我愛python，尤愛sklearn。sklearn不僅提供了機器學習基本的預處理、特徵提取選擇、分類聚類等模型介面，還提供了很多常用語言模型的介面，sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation就 lda主題模型python實現篇 個人部落格地址：http://xurui.club/2018/06/01/lda/ 最近在做一個動因分析的專案，自然想到了主題模型LDA。這次先把模型流程說下，原理後面再講。 lda實現有很多開源庫，這裡用的是gensim. 1 文字預處理 大概說下文字 LDA主題模型原理解析與python實現 LDA(Latent dirichlet allocation)[1]是有Blei於2003年提出的三層貝葉斯主題模型，通過無監督的學習方法發現文字中隱含的主題資訊，目的是要以無指導學習的方法從文字中發現隱含的語義維度-即“Topic”或者“Concept”。隱性語義分析的 NLP︱LDA主題模型的應用難題、使用心得及從多元統計角度剖析 將LDA跟多元統計分析結合起來看，那麼LDA中的主題就像詞主成分，其把主成分-樣本之間的關係說清楚了。多元學的時候聚類分為Q型聚類、R型聚類以及主成分分析。R型聚類、主成分分析針對變數，Q型聚類針對樣本 R語言實現LDA主題模型分析知乎話題  這是一篇關於文字主題分析的應用實踐，主要嘗試聚焦幾個問題，什麼是LDA主題模型？如何使用LDA主題模型進行文字？我們將知乎上面的轉基因話題精華帖下面的提問分成六大主題進行實踐。 轉基因“風雲再起” 2017年5月18日璞谷塘悄然開張，這是小崔線上販賣非轉基因食品的網 LDA主題模型程式碼實現流程 本文主要是通過閱讀別人實現的LAD主題模型程式碼,總結的一個實現流程,供別人想實現LAD時可作參考,如若有何錯誤,麻煩請指出: LDA程式碼流程: (1) 先對文件切詞,然後對每個詞語賦ID編號0~(n-1),計算共有n個詞,m個文件 (2) 引數,變數設定: K 主題 ML--HMM(隱馬爾可夫模型及python的實現2) 1.HMM的應用1，這個程式碼不知道出處了，若有侵權請聯絡本文作者刪除，註釋為本人所加。 2.對基本的HMM需要進一步瞭解的，請戳這裡 3.下面是HMM程式碼的解釋之一 # _*_ codin 用scikit-learn學習LDA主題模型 大小 href 房子 鏈接 size 目標 文本 訓練樣本 papers 　　　　在LDA模型原理篇我們總結了LDA主題模型的原理，這裏我們就從應用的角度來使用scikit-learn來學習LDA主題模型。除了scikit-learn, 還有spark MLlib和gen Logistic回歸模型和Python實現 logistic rip ast 步長 glm 常見 gist nes sel 回歸分析是研究變量之間定量關系的一種統計學方法，具有廣泛的應用。 Logistic回歸模型 線性回歸 先從線性回歸模型開始，線性回歸是最基本的回歸模型，它使用線性函數描述兩個變量之間的關系，將連 Spark機器學習(8)：LDA主題模型算法 算法 ets 思想 dir 骰子 cati em算法 第一個 不同 1. LDA基礎知識 LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一種主題模型。LDA一個三層貝葉斯概率模型，包含詞、主題和文檔三層結構。 LDA是一個生成模型，可以用來生成一篇文 LDA主題模型 .com img png src 技術 nbsp ima blog com LDA主題模型 機器學習經典算法具體解釋及Python實現--線性回歸（Linear Regression）算法 ica single 方便 最好的 而且 == show des fun （一）認識回歸 回歸是統計學中最有力的工具之中的一個。機器學習監督學習算法分為分類算法和回歸算法兩種，事實上就是依據類別標簽分布類型為離散型、連續性而定義的。顧名思義。分類算法用於離散型分布 設計模式及Python實現 enter import == 功能 編程問題 設計模式的 技術 big 內部實現 設計模式是什麽？ Christopher Alexander：“每一個模式描述了一個在我們周圍不斷重復發生的問題，以及該問題的解決方案的核心。這樣你就能一次又一次地使用該方案而不必做重復勞動 常見的查找算法的原理及python實現 put arch img 字典 python實現 需要 技術 () one 順序查找 二分查找 練習 一、順序查找 data=[1,3,4,5,6] value=1 def linear_search(data,value): flag=False 經典排序算法及python實現 設計 python get 排序。 技術 排好序 sort RR 第一部分 今天我們來談談幾種經典排序算法，然後用python來實現，最後通過數據來比較幾個算法時間 選擇排序 選擇排序（Selection sort）是一種簡單直觀的排序算法。它的工作原理是每一次從待排序的數 LDA主題模型三連擊-入門/理論/代碼 矩陣 ota 函數 dom 主題模型 估計 chart news span 本文將從三個方面介紹LDA主題模型——整體概況、數學推導、動手實現。 關於LDA的文章網上已經有很多了，大多都是從經典的《LDA 數學八卦》中引出來的，原創性不太多。 本文將用盡量少的公式，跳過不 短時傅裏葉變換(Short Time Fourier Transform)原理及 Python 實現 src 參考 函數 ade block return 技術 數學公式 def 原理 　　短時傅裏葉變換(Short Time Fourier Transform, STFT) 是一個用於語音信號處理的通用工具.它定義了一個非常有用的時間和頻率分布類, 其指定了任意信號隨時間 數據回歸分類預測的基本算法及python實現 sse 最小 die href cos xgboost 但是 預測 split 數據回歸分類預測的基本算法及python實現 關於數據的回歸和分類以及分析預測。討論分析幾種比較基礎的算法，也可以算作是比較簡單的機器學習算法。 一． KNN算法 鄰近算法，可以用 線程池原理及python實現 source 實例 以及 代碼 let range python實現 queue 上界 https://www.cnblogs.com/goodhacker/p/3359985.html 為什麽需要線程池 　　目前的大多數網絡服務器，包括Web服務器、Email服務器以 $