Reading Note : Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结 原文:http://www.xperseverance.net/blogs/2013/03/1744/ 伟大的Parameter estimation for text analysis!当把这篇看的差不多的时候,也就到了LDA基础知识终结的时刻了,意味着LDA基础模型的基本了解完成了.所以对该模型的学习告一段落,下一阶段就是了解LDA无穷无尽的变种,不过那些不是很有用了…

点估计 Point Estimation 最大似然估计(Maximum Likelihood Estimate —— MLE):视θ为固定的参数,假设存在一个最佳的参数(或参数的真实值是存在的),目的是找到这个值. θ = argmax l(θ) 最大后验估计(Maximum a Posteriori Estimate —— MAP):视θ为一个随机变量,存在分布p(θ),将其先验分布带入,但仍然假设存在最优的参数. θ = argmax l(θ)*p(θ) (即假设θ也是随机变量,存在着先验分…

匆匆,距上一篇博客已经过去7月有余,遂作文一篇总结暨JAVAWEB学习开篇. 1. 啃英文新概念.在多方讨教英语大佬后改变学习方式,通过背诵英文书籍以及多听英文录音来学习,效果还不错(等真正有成效了跟园友分享一波~~~) 2. 学习投资理财.怎么说呢,遇人不淑,经营不善(宝宝心里苦哇,来年再战) 3. 项目学习.在忙碌七月有余之后偶感多年没有接触JAVA,已经基本忘差不多了.遂决定磨刀不误砍柴工——从头开始(个人比较推崇九层之台,起于垒土.不建议直接从项目开始,虽然能写能懂不过却容易遗失一些很重…

一.LDA的基本思想 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.线性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性. 如…

在Click Model中进行参数预估的方法有两种:最大似然(MLE)和期望最大(EM).至于每个click model使用哪种参数预估的方法取决于此model中的随机变量的特性.如果model中的随机变量都是可以observed,那么无疑使用MLE,而如果model中含有某些hidden variables,则应该使用EM算法. 1. THE MLE ALGORITHM 似然函数为: 则需要预估的参数的在似然函数最大时候的值为: 1)MLE FOR THE RCM AND CTR MODELS…

虽然openBugs效果不错,但原理是什么呢?需要感性认识,才能得其精髓. Recall [Bayes] prod: M-H: Independence Sampler firstly. 采样法 Recall [ML] How to implement a neural network then.     梯度下降法 And compare them. 梯度下降,其实就是减小loss function,不断逼近拟合的过程. 那采样法呢? y = a*x +sigma,  where sigma~…

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)是一种经典的线性学习方法.其思想非常朴素,设法将样例投影到一条直线上,使得同类样例的投影点尽可能接近,异类的样例的投影点尽可能的远离,在对新样本进行分类时,将其投影到同样的这条直线上,再根据投影点的位置来确定样本的类别. 右图要比左图的投影效果好,因为右图的红色数据和蓝色数据各个较为集中,且类别之间的距离明显.左图则在边界处数据混杂.以上就是LDA的主要思想了,当然在实际应用中,我们的数据是多个类别的,我们的原始…

看到一段对主题模型的总结,感觉很精辟: 如何找到文本隐含的主题呢?常用的方法一般都是基于统计学的生成方法.即假设以一定的概率选择了一个主题,然后以一定的概率选择当前主题的词.最后这些词组成了我们当前的文本.所有词的统计概率分布可以从语料库获得,具体如何以“一定的概率选择”,这就是各种具体的主题模型算法的任务了.lda也是采取的这种思想. 大部分对LDA的解释都是通过LDA生成文档的思路,而我们一般是给定文档,利用LDA推测该文档的话题分布.我在这里先讲一下生成文档的过程,再讲我们普遍用到的代码中…

---恢复内容开始--- 今天学习LDA主题模型,看到Beta分布和Dirichlet分布一脸的茫然,这俩玩意怎么来的,再网上查阅了很多资料,当做读书笔记记下来: 先来几个名词: 共轭先验: 在贝叶斯统计理论中,如果某个随机变量Θ的后验概率 p(θ|x)和他的先验概率p(θ)属于同一个分布簇的,那么称p(θ|x)和p(θ)为共轭分布,同时,也称p(θ)为似然函数p(x|θ)的共轭先验.简言之,共轭就是我俩天生一对.我们后面会看到,多项分布的先验概率分布和其后验概率分布就是共轭的. ok,下面我们…

一,我们先添加一个空的游戏对象,在菜单中找到这个添加空的游戏对象 二,然后我们给该对象添加HUDText,然后给这个添加字体 三,我们添加个脚本,代码如下: using UnityEngine; using System.Collections; public class TestHudText : MonoBehaviour { private HUDText text; //定义HUD对象 void Start() { text = this.GetComponent<HUDText>()…