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首次看本专栏文章的小伙建议先看一下介绍专栏结构的这篇文章：专栏文章分类及各类内容简介。由于LDA论文所涉及的内容比较多，所以把讲解LDA论文的文章分成4篇子文章，以方便小伙伴们阅读，下面是各个子文章的主要…
LDA原始论文中，作者提供了一个简单的例子来说明LDA的文档生成过程：假设有如下4个主题，每个主题对应的词分布中有15个词。这个实质上反映的是β的内容。写一篇文档时，以一定概率选取一个主题，再以一定的概率选取该主题下的某个单词...
Note:LDA的原始论文中，主题的词分布通常叫β，但是在许多后来的论文中叫φ，如onsmoothingandinferencefortopicmodels.最后一步，根据Markov链的状态获取主题分布的参数Θ和词分布的参数Φ（知道了每篇文档下每个词对应的主题，那么文档下的主题分布和主题的词分布就好求了）。
LDA的Training过程也有一堆变形，最近各种花样的Gibbs采样层出不穷。LDA的论文实在太多了，每年KDD和ICML都有很多，够看的了。发布于2015-03-11
原创：章放学术头条虽然现在深度学习几乎一统天下，但回顾一下经典还是很有意思的。LSA已经成为经典的经典，UCB的ThomasHofmann（现在已经到了Google）提出的PLSA，普林斯顿的DavidBlei提出的LDA，其实在很多…
LDA参数估计：Gibbs采样类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling，有时叫Gibbs采样或Gibbs抽样，都一个意思。
LatentDirichletAllocation（隐狄利克雷分配模型）——论文翻译与分析本文是经典论文《LatentDirichletAllocation》的翻译及注解。BleiDM,NgAY,JordanMI.Latentdirichletallocation[J].JMachineLearningResearchArchive,2003,3:993-1022.
LDA原始论文NG,BEL.LDA.4星·超过85%的资源所需积分/C币:10浏览量·40PDF54KB2012-11-1822:34:14上传.身份认证购VIP最低享7折!
5LDA参数估计：Gibbs采样理清了LDA中的物理过程，下面咱们来看下如何学习估计。类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling。
1。说明本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视，原代码可在这里下载到：https://github/Blei-Lab/lda...
首次看本专栏文章的小伙建议先看一下介绍专栏结构的这篇文章：专栏文章分类及各类内容简介。由于LDA论文所涉及的内容比较多，所以把讲解LDA论文的文章分成4篇子文章，以方便小伙伴们阅读，下面是各个子文章的主要…
LDA原始论文中，作者提供了一个简单的例子来说明LDA的文档生成过程：假设有如下4个主题，每个主题对应的词分布中有15个词。这个实质上反映的是β的内容。写一篇文档时，以一定概率选取一个主题，再以一定的概率选取该主题下的某个单词...
Note:LDA的原始论文中，主题的词分布通常叫β，但是在许多后来的论文中叫φ，如onsmoothingandinferencefortopicmodels.最后一步，根据Markov链的状态获取主题分布的参数Θ和词分布的参数Φ（知道了每篇文档下每个词对应的主题，那么文档下的主题分布和主题的词分布就好求了）。
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5LDA参数估计：Gibbs采样理清了LDA中的物理过程，下面咱们来看下如何学习估计。类似于pLSA，LDA的原始论文中是用的变分-EM算法估计未知参数，后来发现另一种估计LDA未知参数的方法更好，这种方法就是：GibbsSampling。
1。说明本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视，原代码可在这里下载到：https://github/Blei-Lab/lda...
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