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LDA只是一个求解思路. 1.理解LDA首先要理解EM算法,EM不能叫做一个算法,只是一个思想:它要求解的其实是一个极大似然估计,就是我用已知量去求解导致这个已知量出现的最大概率,而在这里又恰恰有点偏,这个已知量是我们开始给定的这个初值,我们要去用这个已知量去求解最大,然后再用这个最大值再带入到我们这个模型中,再去求解,这样反复迭代的过程叫做EM. 例子: 我们要求这个式子的极大似然,而是我们预先给定的值,这里面有一个隐变量z,而x是我们给定的样本,隐变量z就相当于我们在求导链式法则的时候,不能…
本文主要用于理解主题模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)其背后的数学原理及其推导过程.本菇力求用简单的推理来论证LDA背后复杂的数学知识,苦于自身数学基础不够,因此文中还是大量引用了各方大神的数学推导细节,既是为了方便自己以后回顾,也方便读者追本溯源,当然喜欢直接看应用的读者可直接翻到第二章~ 基本目录如下: LDA的原理1.1 先导数学知识准备1.2 文本模型 - Unigram Model1.3 主题模型 - PLSA Model1.4 主题模型 - LDA…
LDA理解以及源码分析(一) http://blog.csdn.net/pirage/article/details/50239125 LDA在主题建模中的应用,需要知道以下几点: 文档集中的words不考虑顺序,符合Bag Of Word词袋模型,假设总词汇数为V. 每篇由n个word生成的document,每个word的生成都服从multinomial分布,就像上帝抛一个有V面的筛子(每面对应一个word),抛n次就可以生成一篇document了. document与document之间的筛…
前言 gamma函数 0 整体把握LDA 1 gamma函数 beta分布 1 beta分布 2 Beta-Binomial 共轭 3 共轭先验分布 4 从beta分布推广到Dirichlet 分布 Dirichlet 分布 1 Dirichlet 分布 2 Dirichlet-Multinomial 共轭 主题模型LDA 1 各个基础模型 11 Unigram model 12 Mixture of unigrams model 2 PLSA模型 21 pLSA模型下生成文档 21 根据文档反…
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…
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…
1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下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. 一个采样:Gibbs采样 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者. 按照wiki上的介绍,L…
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/qq_39422642/article/details/78730662 这篇文章主要给一些不太喜欢数学的朋友们的,其中基本没有用什么数学公式. 目录 直观理解主题模型 LDA的通俗定义 LDA分类原理 LDA的精髓 主题模型的简单应用-希拉里邮件门 1.直观理解主题模型 听名字应该就知道他讲的是什么?假如有一篇文章text,通过里面的词,来…
1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8…
贝叶斯.概率分布与机器学习 转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html  本文由LeftNotEasy原创,可以转载,但请保留出处和此行,如果有商业用途,请联系作者 wheeleast@gmail.com 一. 简单的说贝叶斯定理: 贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识 形式最简单的定理往往是最好的定理,比如说中心极限定理,这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础.机器学习的各种算法中使…
何谓“主题”呢?望文生义就知道是什么意思了,就是诸如一篇文章.一段话.一个句子所表达的中心思想.不过从统计模型的角度来说, 我们是用一个特定的词频分布来刻画主题的,并认为一篇文章.一段话.一个句子是从一个概率模型中生成的. D. M. Blei在2003年(准确地说应该是2002年)提出的LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型(翻译成中文就是——潜在狄利克雷分配模型)让主题模型火了起来, 今年3月份我居然还发现了一个专门的LDA的R软件包(7月份有更新),可见主题模…
即排除当前词的主题分配,根据其他词的主题分配和观察到的单词来计算当前词主题的概率公式 里面用到了伽马函数的性质 当Gibbs sampling 收敛后,我们需要根据最后文档集中所有单词的主题分配来计算和,作为我们估计出来的概率图模型中的隐含变量.每个文档上Topic的后验分布和每个Topic下的term后验分布如下 我们可以得到两个Multinomial分布的参数和的计算公式如下(当没收敛时,也是这样计算的)…
1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre…
多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,…
Fisherface是由Ronald Fisher发明的,想必这就是Fisherface名字由来.Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征.如果阅读本文有难度,可以考虑自学斯坦福公开课机器学习或者补充线代等数学知识. 同时作者要感谢cnblogs上的大牛JerryLead,本篇博文基…
主题模型-LDA浅析 分类: 数据挖掘 机器学习2012-09-03 14:09 24937人阅读 评论(16) 收藏 举报 文档allocationsemanticeach算法网络 上个月参加了在北京举办SIGKDD国际会议,在个性化推荐.社交网络.广告预测等各个领域的workshop上都提到LDA模型,感觉这个模型的应用挺广泛的,会后抽时间了解了一下LDA,做一下总结: (一)LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到…
LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的文档d…
参考:Eclipse下使用JGibbLDA使用总结 一.下载和初次使用JGibbLDA 1.导入JGibbLDA-v.1.0项目(参考上面链接) 2.在LDA.java右键“run”--->“run configurations”填入 -est -dir models/casestudy-en/ -alpha 0.5 -beta 0.1 -ntopics 100 -niters 1000 -savestep 100 -twords 20 -dfile newdocs.dat -est -dir…
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…
一.PCA     在讲PCA之前,首先有人要问了,为什么我们要使用PCA,PCA到底是干什么的?这里先做一个小小的解释,举个例子:在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维,要处理这样的数据,计算量肯定很大,为了能降低后续计算的复杂度,节约时间,我们在处理高维数据的时候,在“预处理”阶段通常要先对原始数据进行降维,而PCA就是做的这个事.本质上讲,PCA就是讲高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去,这个投影可不是随便投投,我们要找出最能代表原始数据的投影方法,亦即不失真,可以这么理…
转自:http://www.datalab.sinaapp.com/?p=237 最近看了LDA以及文本聚类的一些方法,写在这里算是读书笔记.文章最后进行了一个小实验,通过爬取本人在微博上关注的人的微博,利用微博的内容,尝试将我关注的人按主题进行进行聚类. 文本聚类就是把一个文本集分成一定数量的簇(Cluster),使每个簇内的文本之间具有较大的相似性,而使簇间的文本具有较大的差异性.传统的文 本聚类方法一般基于向量空间模型(vector space model): 在对文本集中的每个文本进行预…
转自:http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0 LDA(Latent Dirichlet Allocation)学习笔记 最近在看LDA算法,经过了几天挣扎,总算大致了解了这个算法的整体框架和流程. 示例 LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类(所以是非监督学习),一种topic就是一类,要聚成的topic数目是事先指定的.聚类的结果是一…
前言: 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,那理解LDA就是很有必要的了. 谈到LDA,就不得不谈谈PCA,PCA是一个和LDA非常相关的算法,从推导.求解.到算法最终的结果,都有着相当的相似. 本次的内容主要是以推导数学公式为主,都是从算法的物理意义出发,然后一步一步最终推导到最终的式子,LDA和PCA最终的表现都是解一个矩阵特征值的问题,但是理解了如何推导,才能更深刻的理解其中的含义.本次内容要求读者有一些…
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…
最近一个朋友问这方面的一些问题,其实之前也就很粗略的看了下fisher,真正帮别人解答问题的时候才知道原来自己也有很多东西不懂.下面小结下自己对fisher判别的理解: 其实fisher和PCA差不多,熟悉PCA的人都知道,PCA其实就是在寻找一个子空间.这个空间怎么来的呢,先求协方差矩阵,然后求这个协方差矩阵的特征空间(特征向量对应的空间),选取最大的特征值对应的特征向量组成特征子空间(比如说k个,相当于这个子空间有k维,每一维代表一个特征,这k个特征基本上可以涵盖90%以上的信息).那么我们…
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…
(一)LDA作用 传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少,如TF-IDF等,这种方法没有考虑到文字背后的语义关联,可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有,但两个文档是相似的. 举个例子,有两个句子分别如下: “乔布斯离我们而去了.” “苹果价格会不会降?” 可以看到上面这两个句子没有共同出现的单词,但这两个句子是相似的,如果按传统的方法判断这两个句子肯定不相似,所以在判断文档相关性的时候需要考虑到文档的语义,而语义挖掘的利器是主题模型,LDA就是其中一种比较有效的模…
原地址:http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/04/24/2468747.html 题记:2012年4月1日回到家,南大计算机研究僧复试以后,等待着的就是独坐家中无聊的潇洒.不知哪日,无意中和未来的同学潘潘聊到了图像处理,聊到了她的论文<基于LDA的行人检测>,出于有一年半工作经验的IT男人的本能,就一起开始学习研究这篇“论文”了.众所周知,老师给学生设置论文题目的,起初都是很模糊的——自己没有思考清楚实践上的可行性和具体思路,仅从理论了…
如今来推导一下得到变分參数更新式的过程.这一部分是在论文的附录中,为避免陷入过多细节而影响总体理解.能够在刚開始学习LDA的时候先不关注求解细节.首先要把L写成关于γ,ϕ\gamma,\phi函数.依据之前我们对L的定义: L(γ,ϕ;α,β)=Eq[logp(θ,z,w|α,β)]−Eq[logq(θ,z)] L(\gamma,\phi;\alpha,\beta)=E_q[logp(\theta,\mathbf z,\mathbf w|\alpha,\beta)]-E_q[logq(\thet…
1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对…
BS