一.前述 LDA是一种 非监督机器学习 技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息.它采用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息.但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机.每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布.由于 Dirichlet分布随机…

LDA常见的应用方向: 信息提取和搜索(语义分析):文档分类/聚类.文章摘要.社区挖掘:基于内容的图像聚类.目标识别(以及其他计算机视觉应用):生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说,可以胜任许多文本分类问题,但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.LDA模型通过增加“主题”的方式,一定程度的解决上述问题: 一个词可能被映射到多个主题中,即,一词多义.多个词可能被映射到某个…

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等. 以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server.server底层使用mpi或zeromq发送消息. LDA模型(word…

摘自https://www.jianshu.com/p/fdde9fc03f94 你在工作.学习中是否曾因信息过载叫苦不迭?有一种方法能够替你读海量文章,并将不同的主题和对应的关键词抽取出来,让你谈笑间观其大略.本文使用Python对超过1000条文本做主题抽取,一步步带你体会非监督机器学习LDA方法的魅力.想不想试试呢?     淹没 每个现代人,几乎都体会过信息过载的痛苦.文章读不过来,音乐听不过来,视频看不过来.可是现实的压力,使你又不能轻易放弃掉. 假如你是个研究生,教科书和论文就是你不…

1. LDA基础知识 LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种主题模型.LDA一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题和文档三层结构. LDA是一个生成模型,可以用来生成一篇文档,生成时,首先根据一定的概率选择一个主题,然后在根据概率选择主题里面的一个单词,这样反复进行,就可以生成一篇文档:反过来,LDA又是一种非监督机器学习技术,可以识别出大规模文档集或语料库中的主题. LDA原始论文给出了一个很简单的例子.Arts.Budgets.Children.Educatio…

  -----pLSA概率潜在语义分析.LDA潜在狄瑞雷克模型 一.pLSA(概率潜在语义分析) pLSA:    -------有过拟合问题,就是求D, Z, W pLSA由LSA发展过来,而早期LSA的实现主要是通过SVD分解.pLSA的模型图如下: 公式中的意义如下: 具体可以参考2010龙星计划:机器学习中对应的主题模型那一讲 *********************************************************************************…

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维…

转:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 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…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 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SVM这种分类器,那理…

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪…