http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/  直接原文的链接了.原文写的不错,是中文博客中说的比较明白的了. 但为了保留文章,随转载如下(图片格式).

0 前言 看完前面几篇简单的文章后,思路还是不清晰了,但是稍微理解了LDA,下面@Hcy开始详细进入boss篇.其中文章可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架 两个模型:pLSA.LDA(在本文第4 部分阐述) 一个采样:Gibbs采样 本文便按照上述5个步骤来阐述,希望读者看完本文后,能对LDA有个尽量清晰完整的了解.同时,本文基于邹博讲LDA的PPT.rickjin的LDA

原文地址:<如何做Gibbs采样(how to do gibbs-sampling)> 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法最早有数学家乌拉姆提出,又称做蒙特卡洛方法.蒙特卡洛是一个著名的赌场,赌博总是和统计有着密切的关系,所以这个命名风趣而贴切,被广为接受. 随机模拟的一个重要问题就是给定一个概率分布\(p(x)\),如何生成它的样本.均匀分布\(Uniform(0,1)\)的样本可以通过线性同余发生器生成的伪随机数来模拟.常见的概率分布,无论是离散的还是连续的分布,都可以基于\(Unif

算法里面是随机初始了一个分布,然后进行采样,然后根据每次采样的结果去更新分布,之后接着采样直到收敛. 1.首先明确一下MCMC方法. 当我们面对一个未知或者复杂的分布时,我们经常使用MCMC方法来进行分布采样.而采样的目的是得到这个分布的样本,通过这些样本,我们就能明确出该分布的具体结构.所以MCMC本身就是解决无法直接采样或理解的分布问题的,所以不是对已知分布进行采样. 而gibbs采样时MCMC方法的一种改进策略,所以解决的是一类问题.在LDA中,后验概率无法直接取得,我们通过gibbs采样

通俗理解LDA主题模型 0 前言 印象中,最開始听说"LDA"这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是由于这篇文档的前序铺垫太长(如今才意识到这些"铺垫"都是深刻理解LDA 的基础,但假设没有人帮助刚開始学习的人提纲挈领.把握主次.理清思路,则非常easy陷入LDA的细枝末节之中),还是由于当中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过. 2013年12月,在我组织的Mac

深入:Android Touch事件传递机制全面解析(从WMS到View树) 通俗理解Android事件分发与消费机制 说起Android滑动冲突,是个很常见的场景,比如SliddingMenu与ListView的嵌套,要解决滑动冲突,不得不提及到View的事件分发机制. Touch事件传递规则分析首先,我们要知道Touch事件是包装在MotionEvent对象中的,在手指与屏幕接触过程中产生一系列事件,典型的事件有以下三种:ACTION_DOWN:手指刚接触屏幕的瞬间 ACTION_MOVE:

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样 在MCMC(三)MCMC采样和M-H采样中,我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题.但是M-H采样有两个缺点:一是需要计算接受率,在高维时计算量大.并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长.二是有些高维数据,特征的条件概率分布好求,但是特征的联合分布不好求.因此需要一个好的方法来改进M-H采样,这就是我们下面讲到的Gibbs采样.

文本主题模型之LDA(一) LDA基础 文本主题模型之LDA(二) LDA求解之Gibbs采样算法 文本主题模型之LDA(三) LDA求解之变分推断EM算法(TODO) 本文是LDA主题模型的第二篇,读这一篇之前建议先读文本主题模型之LDA(一) LDA基础,同时由于使用了基于MCMC的Gibbs采样算法,如果你对MCMC和Gibbs采样不熟悉,建议阅读之前写的MCMC系列MCMC(四)Gibbs采样. 1. Gibbs采样算法求解LDA的思路 首先,回顾LDA的模型图如下: 在Gibbs采样算

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st

Effective Java通俗理解(上) 第31条:用实例域代替序数 枚举类型有一个ordinal方法,它范围该常量的序数从0开始,不建议使用这个方法,因为这不能很好地对枚举进行维护,正确应该是利用实例域,例如: 1 /** 2 * 枚举类型错误码 3 * Created by yulinfeng on 8/20/17. 4 */ 5 public enum ErrorCode { 6 FAILURE(0), 7 SUCCESS(1); 8 9 private final int code;

关于MySQL中的自联结的通俗理解 前言:最近在通过SQL必知必会这本书学习MySQL的基本使用,在学习中也或多或少遇到了点问题,我也正好分享给大家,我的这篇博客用到的所有表格的代码都是来自SQL必知必会的官方下载地址,但是其理解都是自己的原创没有任何抄袭,SQL必知必会的代码有兴趣的朋友可以前去下载. 一.基本概念 (一) SQL的概述 SQL,英文全称叫Structured Query Language,是结构化查询语言的意思,结构化查询语言是高级的非过程化编程语言,允许用户在高层数据结构上

这篇博客是Java经典书籍<Effective Java(第二版)>的读书笔记,此书共有78条关于编写高质量Java代码的建议,我会试着逐一对其进行更为通俗易懂地讲解,故此篇博客的更新大约会持续1个月左右. 第1条:考虑用静态工厂方法代替构造器 通常情况下我们会利用类的构造器对其进行实例化,这似乎毫无疑问.但“静态工厂方法”也需要引起我们的高度注意. 什么是“静态工厂方法”?这不同于设计模式中的工厂方法,我们可以理解它为“在一个类中用一个静态方法来返回这个类的实例”,例如: public st

OSI七层模式简单通俗理解 这个模型学了好多次,总是记不住.今天又看了一遍,发现用历史推演的角度去看问题会更有逻辑,更好记.本文不一定严谨,可能有错漏,主要是抛砖引玉,帮助记性不好的人.总体来说,OSI模型是从底层往上层发展出来的. 这个模型推出的最开始,是是因为美国人有两台机器之间进行通信的需求. 需求1: 科学家要解决的第一个问题是,两个硬件之间怎么通信.具体就是一台发些比特流,然后另一台能收到. 于是,科学家发明了物理层: 主要定义物理设备标准,如网线的接口类型.光纤的接口类型.各种传输介

参考通俗理解决策树算法中的信息增益 说到决策树就要知道如下概念: 熵:表示一个随机变量的复杂性或者不确定性. 假如双十一我要剁手买一件衣服,但是我一直犹豫着要不要买,我决定买这件事的不确定性(熵)为2.6. 条件熵:表示在直到某一条件后,某一随机变量的复杂性或不确定性. 我在看了这件衣服的评价后,我决定买衣服这件事的不确定性是1.2. 我在线下实体店试穿衣服后,我决定买衣服这件事的不确定性是0.9. 信息增益:表示在知道某一条件后,某一随机变量的不确定性的减少量. 上面条件熵给出了两个: 一个是

(学习这部分内容大约需要50分钟) 摘要 Gibbs采样是一种马尔科夫连蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)算法, 其中每个随机变量从给定剩余变量的条件分布迭代地重新采样. 它是在概率模型中执行后验推理的简单且常用的高效方法. 预备知识 学习Gibbs采样需要以下预备知识 条件分布: Gibbs采样根据条件分布定义. 马尔科夫蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC): Gibbs采样是一种MCMC算法. 马尔科夫随机场(Mark

本文转载自:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情.当我2013年再次来到北京时,有一个词似乎比“机器学习”更火,那就是“深度学习”. 本博客内写过一些机器学习相关的文章,但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份,毕竟自

Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单. 可能的应用: 计算高维连续概率分布函数的数学期望, Gibbs 采样得到 n 个值,再取均值: 比如用于 RBM:

坐标平面上的三点,A(x1,y1),B(x1,y2),C(x2,y1),假设有概率分布 p(x,y)(P(X=x,Y=y) 联合概率),则根据联合概率与条件概率的关系,则有如下两个等式: {p(x1,y1)p(y2|x1)=p(x1)p(y1|x1)p(y2|x1)p(x1,y2)p(y1|x1)=p(x1)p(y2|x1)p(y1|x1) 因此有: p(x1,y1)⋅p(y2|x1)=p(x1,y2)⋅p(y1|x1) 对于此坐标平面上的三点而言,即为:p(A)⋅p(y2|x1)=p(B)⋅p

通俗理解vuex原理---通过vue例子类比   本文主要通过简单的理解来解释下vuex的基本流程,而这也是vuex难点之一. 首先我们先了解下vuex的作用vuex其实是集中的数据管理仓库,相当于数据库mongoDB,MySQL等,任何组件都可以存取仓库中的数据. vuex流程与vue类比 我们看一下一个简单的vue响应式的例子,vue中的data .methods.computed,可以实现响应式. 视图通过点击事件,触发methods中的increment方法,可以更改state中coun

CNN笔记:通俗理解卷积神经网络 2016年07月02日 22:14:50 v_JULY_v 阅读数 250368更多 分类专栏: 30.Machine L & Deep Learning 机器学习十大算法系列   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 通俗理解卷积神经网络(cs231n与5月dl班课程笔记) 1