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【技术分享】隐式狄利克雷分布

前言 LDA是一种概率主题模型：隐式狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）。...在LDA模型中，生成文档的过程有如下几步： 从狄利克雷分布αα中生成文档i的主题分布θiθi ； 从主题的多项式分布θiθi中取样生成文档i第j个词的主题Zi,jZi,j ； 从狄利克雷分布ηη中取样生成主题...但是在LDA中，这个多项分布都是不确定的，这个多项式分布又服从一个狄利克雷先验分布(Dirichlet prior)。...LDA模型中一篇文档生成的方式如下所示: 1 按照P(di)P(di)选择一篇文档didi ； 2 从狄利克雷分布αα中生成文档didi的主题分布θiθi ； 3 从主题的多项式分布θiθi中取样生成文档...didi第j个词的主题Zi,jZi,j ； 4 从狄利克雷分布ηη中取样生成主题Zi,jZi,j对应的词语分布βi,jβi,j ； 5 从词语的多项式分布βi,jβi,j中采样最终生成词语Wi,jWi,

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潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）

潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。...LDA模型是文本集合的生成概率模型 假设每个文本由话题的一个多项分布表示 每个话题由单词的一个多项分布表示 特别假设文本的话题分布的先验分布是狄利克雷分布 话题的单词分布的先验分布也是狄利克雷分布...狄利克雷分布 狄利克雷分布（Dirichlet distribution）是一种多元连续随机变量的概率分布，是贝塔分布（beta distribution）的扩展。...在贝叶斯学习中，狄利克雷分布常作为多项分布的先验分布使用。 定义： 图片.png 2. 潜在狄利克雷分配模型 ?...LDA模型是概率图模型： 特点：以狄利克雷分布为多项分布的先验分布 学习：就是给定文本集合，通过后验概率分布的估计，推断模型的所有参数 利用LDA进行话题分析，就是对给定文本集合，学习到每个文本的话题分布

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    狄利克雷过程与python实现

    一、狄利克雷分布 一个狄利克雷分布可以表示为：二、狄利克雷过程 狄利克雷过程实际上就是狄利克雷分布Dir(a,H)对应的变量维数由有限维向无限维扩充的情形。...设想一个K非常大的狄利克雷分布Dir(a,H)。依狄氏分布的累加性，对H的支撑空间X的任意划分都将是一个一致的狄利克雷分布。...当狄利克雷分布的变量维度K扩展到无限维时，对应地支撑空间X变成连续空间，依据 Kolmogorov 一致性定理，分布就被扩展成一个随机过程，这个过程就叫狄利克雷过程。...由于无限维空间上的分布很难形式化表示，可以用迪利克雷分布的累加一致性来定义，思想就是在这个连续空间无论如何划分，每个划分都一致地符合同一个狄利克雷分布（这里的同一个是指同一个基础分布H，和相同的中心因子...α），那么可以判定在连续空间X上，变量维度K扩展到的无限维狄利克雷分布成为了狄利克雷过程。

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    深入机器学习系列之：隐式狄利克雷分布(2)

    导读 在上一篇推送中，为大家介绍了LDA的数学预备知识以及LDA主题模型，今天将带来有关LDA 参数估计和LDA代码的实现。...所以Newton-Raphson的更新规则可以重写为如下的形式： 其中b如下公式： 4 LDA代码实现 4.1 LDA使用实例 我们从官方文档【6】给出的使用代码为起始点来详细分析LDA的实现。...需要注意的是， ldaOptimizer有两个具体的实现类EMLDAOptimizer和OnlineLDAOptimizer，它们分别表示使用EM算法和在线学习算法实现参数估计。...在未指定的情况下，默认使用EMLDAOptimizer。 4.2 变分EM算法的实现 在spark中，使用GraphX来实现EMLDAOptimizer，这个图是有两种类型的顶点的二分图。...·3 更新lambda updateLambda方法实现算法2中的M-步,更新lambda。实现代码如下： ·4 更新alpha ?

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    深入机器学习系列之：隐式狄利克雷分布(1)

    导读 这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布，今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。...数据猿官网 | www.datayuan.cn 今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区 LDA是一种概率主题模型：隐式狄利克雷分布...生成文档的概率为： 其图模型为（图中被涂色的w表示可观测变量，未被涂色的z表示未知的隐变量，N表示一篇文档中总共N个单词，M表示M篇文档）： 2.3 pLSA模型 在混合一元模型中，假定一篇文档只由一个主题生成...如下图所示（图中被涂色的d、w表示可观测变量，未被涂色的z表示未知的隐变量，N表示一篇文档中总共N个单词，M表示M篇文档）。...但是在LDA中，这个多项分布都是不确定的，高斯分布又服从一个狄利克雷先验分布(Dirichlet prior)。即LDA就是pLSA的贝叶斯版本,正因为LDA被贝叶斯化了，所以才会加的两个先验参数。

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    复现经典：《统计学习方法》第20章 潜在狄利克雷分配

    20章 潜在狄利克雷分配 本文是李航老师的《统计学习方法》一书的代码复现。作者：黄海广 备注：代码都可以在github中下载。...image.png 3.LDA生成文本集合的生成过程如下： （1）话题的单词分布：随机生成所有话题的单词分布，话题的单词分布是多项分布，其先验分布是狄利克雷分布。...（2）文本的话题分布：随机生成所有文本的话题分布，文本的话题分布是多项分布，其先验分布是狄利克雷分布。 （3）文本的内容：随机生成所有文本的内容。...image.png image.png 潜在狄利克雷分配（latent Dirichlet allocation,LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002...LDA模型是文本集合的生成概率模型假设每个文本由话题的一个多项分布表示，每个话题由单词的一个多项分布表示，特别假设文本的话题分布的先验分布是狄利克雷分布，话题的单词分布的先验分布也是狄利克雷分布。

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    教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

    LDA LDA 即潜在狄利克雷分布，是 pLSA 的贝叶斯版本。它使用狄利克雷先验来处理文档-主题和单词-主题分布，从而有助于更好地泛化。...我不打算深入讲解狄利克雷分布，不过，我们可以对其做一个简短的概述：即，将狄利克雷视为「分布的分布」。本质上，它回答了这样一个问题：「给定某种分布，我看到的实际概率分布可能是什么样子？」...我们不太可能会抽样得到这样一个分布：33％的主题 A，33％的主题 B 和 33％的主题 C。 本质上，这就是狄利克雷分布所提供的：一种特定类型的抽样概率分布法。...根据狄利克雷分布 Dir(α)，我们绘制一个随机样本来表示特定文档的主题分布或主题混合。这个主题分布记为θ。我们可以基于分布从θ选择一个特定的主题 Z。 接下来，从另一个狄利克雷分布 Dir(?)...即使没有看到某个文件，我们可以很容易地从狄利克雷分布中抽样得来，并继续接下来的操作。 代码实现 LDA 无疑是最受欢迎（且通常来说是最有效的）主题建模技术。

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    教程 | 一文读懂如何用LSA、PSLA、LDA和lda2vec进行主题建模

    LDA LDA 即潜在狄利克雷分布，是 pLSA 的贝叶斯版本。它使用狄利克雷先验来处理文档-主题和单词-主题分布，从而有助于更好地泛化。...我不打算深入讲解狄利克雷分布，不过，我们可以对其做一个简短的概述：即，将狄利克雷视为「分布的分布」。本质上，它回答了这样一个问题：「给定某种分布，我看到的实际概率分布可能是什么样子？」...我们不太可能会抽样得到这样一个分布：33％的主题 A，33％的主题 B 和 33％的主题 C。 本质上，这就是狄利克雷分布所提供的：一种特定类型的抽样概率分布法。...根据狄利克雷分布 Dir(α)，我们绘制一个随机样本来表示特定文档的主题分布或主题混合。这个主题分布记为θ。我们可以基于分布从θ选择一个特定的主题 Z。 接下来，从另一个狄利克雷分布 Dir(?)...即使没有看到某个文件，我们可以很容易地从狄利克雷分布中抽样得来，并继续接下来的操作。 代码实现 LDA 无疑是最受欢迎（且通常来说是最有效的）主题建模技术。

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    Python主题建模详细教程（附代码示例）

    https://radimrehurek.com/gensim/models/coherencemodel.html 5.使用LDA进行主题建模 潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation...LDA使用狄利克雷分布，这是一种Beta分布的概括，用于对两个或更多结果（K）进行概率分布建模。例如，K = 2是Beta分布的狄利克雷分布的特殊情况。...LDA使用两个狄利克雷分布，其中： •K是主题数量。•M表示文档数量。•N表示给定文档中的单词数量。•Dir(alpha)是每个文档的主题分布的狄利克雷分布。...•Dir(beta)是每个主题的单词分布的狄利克雷分布。...为了找到迪士尼乐园评论数据集的主题，我们使用了潜在狄利克雷分配（LDA），这是一种概率主题建模方法，假设主题可以表示为文本语料库中单词的分布。

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    独家 | 使用Python的LDA主题建模（附链接）

    具体来说，我们将讨论： 什么是潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）； LDA算法如何工作； 如何使用Python建立LDA主题模型。...什么是潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）？...潜在狄利克雷分配（LDA, Latent Dirichlet allocation）是一种生成概率模型（generative probabilistic model），该模型假设每个文档具有类似于概率潜在语义索引模型的主题的组合...图片来源：Christine Doig 如何使用Python建立LDA主题模型 我们将使用Gensim包中的潜在狄利克雷分配（LDA）。 首先，我们需要导入包。...结语 主题建模是自然语言处理的主要应用之一。本文的目的是解释什么是主题建模，以及如何在实际使用中实现潜在狄利克雷分配（LDA）模型。

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    gensim技术文档

    1，文本的数据清洗： 过滤文章中包含无用词的语句 去除文章中特定词性的词 提取全部文本 将空文本去除 2.生成词典并向量转化 3.主题向量的转化 1）首先将模型对象的始化。...通Gensim模型接受一段训练集（注意在Gensim中，语料对应着一个稀疏向量的迭代器）作为初始化的参数。...（2）利用初始化的模型将语料转化为对象的向量 1）TFIDF（词频逆文档频率） 2）LSI（潜在语义索引） 将词袋模型或TFIDF空间映射到低维度的潜在空间，推荐200-500为金标准，在达观数据的长文本分类中...3)LDA（隐含狄利克雷分配） LDA是LSA的概率扩展，也是向低纬度转化的方式 4)RP(随即映射) 目的在于减小空维度，通过随机性，近似的到文档之间的TFIDF距离，但对于大数据量很慢...4.相似度匹配 在得到文章对应的主题向量以后，就可以进行相似性匹配，将多个文档遍历进行匹配，然后排序选择相似度最大的文章，取其在训练集中对应的分类编号，作为测试文档的类别。

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    学它！李航《统计学习方法》课件，清华大学深圳研究院教授制作

    第一篇介绍了感知机、朴素贝叶斯法、决策树、支持向量机、提升方法、EM 算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等算法，都是非常经典的监督学习方法。...第二篇主要讨论了聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法和潜在狄利克雷分配等算法，都是非常经典的无监督学习方法。...这一章课件对单词向量空间、话题向量空间以及发现文本与单词之间的基于话题的语义关系等概念和方法进行了详细的介绍。 ?...第 20 章介绍了潜在狄利克雷分配（LDA），包括狄利克雷分布、潜在狄利克雷分配模型、LDA 的变分 EM 算法等内容，内容非常详尽，PPT 超过 100 页。 ?...除了这份课件之外，机器之心此前还报道过这本书第一版的代码实现项目。项目作者在 GitHub 网站搜集了一些代码进行整理，并做了一定的修改，使用 Python3.6 实现了第 1-13 章的课程代码。

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    【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据

    在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 视频：文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据 什么是主题建模？...主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。 什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。...潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。 我们要从数据中提取的主题也是“隐藏主题”。它还有待被发现。它的用途包括自然语言处理 (NLP)和主题建模等。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    机器学习当中的数学闪光：如何直观地理解 LDA

    什么是狄利克雷分布？ 这些在本文都会谈及，但我相信不应止于此。我读的大部分文章没有说明关键部分-模型训练的方法。因而，我尝试回答更多的一些问题，如 1....现在重点来了.基于η,β具有一定的分布(准确的说是狄利克雷分布-很快会讨论到),同时根据该分布,β为每个主题生成了k个独立的词。...而正是因为让θ按照狄利克雷分布，才使我们拥有该特性。相似的，β(i,j)代表的是第i个主题包含第j个词汇的可能性。而且β也是一个狄利克雷分布。下面，为了理解狄利克雷分布，我会加入一个小插曲。...小插曲：理解狄利克雷分布 狄利克雷分布是Beta分布的多元泛化形式。在这里我们讨论一个3维的例子，在α中，我们有3个参数，它们能影响到θ的形状（即分布）。...总结 在这篇文章中，我们讨论了隐狄利克雷分配模型（LDA）。LDA是一个可以识别文档的话题和把文档映射到这些话题的很强大的工具。LDA有很多的应用，比如向用户推荐书籍等等。

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    【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据|附代码数据

    在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 什么是主题建模？ 主题建模是一种对文档进行无监督分类的方法，类似于对数字数据进行聚类。...主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。 主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。...什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。 潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据

    主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 什么是主题建模？...主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。 什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。...潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。 我们要从数据中提取的主题也是“隐藏主题”。它还有待被发现。它的用途包括自然语言处理 (NLP)和主题建模等。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据|附代码数据

    在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 什么是主题建模？ 主题建模是一种对文档进行无监督分类的方法，类似于对数字数据进行聚类。...主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。 主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。...什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。 潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    【视频】文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据|附代码数据

    在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 什么是主题建模？ 主题建模是一种对文档进行无监督分类的方法，类似于对数字数据进行聚类。...主题建模 的目标是以某种方式将所有文档映射到主题，这样每个文档中的单词大部分都被那些虚构的主题捕获。 主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。...什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。 潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    文本挖掘：主题模型（LDA）及R语言实现分析游记数据

    主题建模是一种对此类文档进行分类的方法。在本视频中，我们介绍了潜在狄利克雷分配LDA模型，并通过R软件应用于数据集来理解它。 ---- 什么是主题建模？...主题建模的工具和技术将文本分类或分类为每个主题的单词，这些是基于狄利克雷分布建模的。 什么是潜在狄利克雷分配？ 潜在狄利克雷分配是一种无监督算法，它为每个文档为每个定义的主题分配一个值。...潜在是隐藏的另一个词（即无法直接测量的特征），而狄利克雷是一种概率分布。 我们要从数据中提取的主题也是“隐藏主题”。它还有待被发现。它的用途包括自然语言处理 (NLP)和主题建模等。...这使得 潜在狄利克雷分配 更易于解释，并且是目前最流行的方法之一。不过，其中最棘手的部分是找出主题和迭代的最佳数量。 不要将潜在狄利克雷分配与潜在判别分析（也称为 LDA）相混淆。...因此，通过注释文档，基于建模方法预测的主题，我们能够优化我们的搜索过程。 潜在狄利克雷分配及其过程 潜在狄利克雷分配是一种将句子映射到主题的技术。它根据我们提供给它的主题提取某些主题集。

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    李航老师《统计学习方法》及相关资源最全汇总

    章监督学习方法总结 第2篇无监督学习 第13章无监督学习概论 第14章聚类方法 第15章奇异值分解 第16章主成分分析 第17章潜在语义分析 第18章概率潜在语义分析 第19章马尔可夫链蒙特卡罗法 第20章 潜在狄利克雷分配...附录E KL散度的定义和狄利克雷分布的性质 我们可以看到：《统计学习方法（第2版）》分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。...、潜在狄利克雷分配和PageRank算法等。...《统计学习方法》的代码实现 《统计学习方法》这本书，附件里并没有代码实现，于是许多研究者复现了里面算法的代码，并放在github里分享，这里介绍几个比较热门的《统计学习方法》代码实现的项目： 1.https...除了李航书上的算法外，还实现了一些其他机器学习的算法，这个仓库用Python代码实现。

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