LDA：Latent Dirichlet Allocation 是一个很著名的文本模型，最初是在2003年被一群大牛提出的，包括David M.Blei 、Andrew Y.Ng等。和之前的pLSA文本模型相比，LDA算是贝叶斯观点的pLSA,所谓贝叶斯观

第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的建议，里面涉及到很多的算法的意义、学习方法等等。一宁上次给我提到，如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解S

达观数据 夏琦夏琦，达观数据NLP组实习生，就读于东南大学和 Monash University，自然语言处理方向二年级研究生，师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet A

本文旨在演示LDA的实现:一种广泛使用的主题建模技术。根据定义，LDA是给定语料库的生成概率模型。其基本思想是将文档表示为潜在主题的随机混合，并对每个主题通过单词分布进行特征化。NIPS大会是机器学习领域最负盛名的年度事件之一。然后，我们将根据这个操作的结

今天应学弟要求，又回顾了下LDA模型，陡然发现之前弄懂弄通的一些地方竟然开始有些生疏，果然还是得记录总结。如何自动的从一批文档中，找出文档表达的n个主题思想？LDA模型的假设基础就是：关键词在文档中出现的概率 = 关键词在主题中出现的概率 * 主题在文档中

最近我开始学习关于主题建模方面的文档主题生成模型，并对它强大的功能和快速的运行感到惊讶。在这个数据集中，我提前知道了这些新闻的主要主题，以验证LDA是识别是否正确。LDA用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA模型没有给这些词取一个主题名称，需要我们作出

主题模型是一组旨在发现大型文档主题信息的算法。主题模型算法是一种统计方法，通过分析原始文本中的同一单词的出现频率来判断主题。隐含狄利克雷分布是由哥伦比亚大学的David M Blei、斯坦福大学的吴恩达和Michael Jordan 开发的一种主题模型算法

我最近开始学习关于主题建模的Latent Dirichlet Allocation，并且惊讶于它有多强大并且同时快速运行。主题建模是使用机器学习无监督学习来提取文档集合中出现的主要主题的任务。在这个数据集中，我事先了解了主要新闻主题，并且可以验证LDA是否

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有，但两个

改写自OpenCV中的lda.cpp程序，通过改写的程序可以返回自己所需的信息，实现算法的独立编译，也可以通过阅读程序，加深对LDA算法的理解。// main.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。#include "stdafx.h"

本篇博文将详细讲解LDA主题模型，从最底层数学推导的角度来详细讲解，只想了解LDA的读者，可以只看第一小节简介即可。因为PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型，本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者发现文章中的错误或者有改进之