LDA主题学习算法原理和实践.pptx

一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语;LDA应用场景;LDA原理深入浅出;LDA原理深入浅出;LDA背后的数学知识;LDA背后的数学知识;LDA背后的数学知识;所谓的共轭，只是我们选取(choose)一个函数作为似然函数(likelihood function)的prior probability distribution，使得后验分布函数[注释](posterior distributions)和先验分布函数形式一致。比如Beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布，而狄利克雷分布(Dirichlet分布）是多项式分布的共轭先验概率分布;共轭先验：;然后你就会想到，哦，也许实际的概率是满足一定的分布的，我们实际实验的观测值得到的结果总是出自这个分布，一般都在最大值附近出现，比如0.5。因此，人们引入了概率分布的先验概率：;Beta分布形态各异，可以是凹的、凸的、单调上升的、单调下降的；可以是曲线也可以是直线，而均匀分布也是特殊的Beta分布。由于Beta 分布能够拟合如此之多的形状，因此它在统计数据拟合中被广泛使用。;还是上面抛硬币的例子，可以得到：(其中X是5次抛硬币试验中出现三次的观测事件);上面讨论了二维的情况，也就是只有两个参数(抛硬币出现正面的概率和抛硬币出现反面的概率)，他们相加为1,如果有多个参数呢？(比如，掷一次骰子每个面出现的概率)。这个时候使用同样的过程使用的就是Dirichlet Distribution。;LDA主题分析模型;LDA详细说明;LDA详细说明;LDA详细说明;怎么样很保证推荐的粒度从而达到精准推荐呢？;LDA在工业界的应用;LDA在工业界的应用;LDA在工业界的应用;LDA在工业界的应用;LDA简答代码示例;通过游戏来重新认识数学的魅力;通过游戏来重新认识数学的魅力;然而即便如此，我们能做到一次猜中的概率也不高，很不幸，你第一次没有猜中，魔鬼微笑着说：“我再仁慈一点，再给你一个机会，你按5下这个机器，你就得到了5个[0,1]之间的随机数，然后我可以告诉你这5个数中的每一个，和我的第7大的数相比，谁大谁小，然后你继续猜我手头的第7大的数是多少。”这时候我们应该怎么猜测呢？;很幸运的，你这次猜中了，魔鬼开始甩赖了：这个游戏对你来说太简单了，我要加大点难度，我??重新来一次，我按魔盒20下生成20个随机数，你同时给我猜第7大和第13大的数是什么，这时候应该如何猜测呢？;通过游戏来重新认识数学的魅力