因此，有效LDA参数的数量是 K**p +（K -1）。 LDA摘要 在这里，我总结了LDA的两个观点，并总结了该模型的主要特性。 概率论 LDA使用贝叶斯规则来确定观察样本属于k类的后验概率。 由于LDA的正常假设，后验由多元高斯定义，其协方差矩阵假定对于所有类是相同的。

用lda做主题提取，gensim、lda、sklearn库都是试过了，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想。 分词用的哈工大的分词和停用词表。

2015年7月17日 · 面试时，由于之前用过LDA做推荐，面试官就问怎么确定LDA的topic个数，我就实话实说是自己拍的，面试官就…

LDA的目标就是把数据从高维降到低维，从而可以除去一些冗杂的和因变量的特征。 相对于非监督学习的主成分分析（PCA）算法，它考虑了样本自带的标签，所以LDA是一种监督学习算法。

LDA是pLSA的generalization：一方面LDA的hyperparameter设为特定值的时候，就specialize成pLSA了。 从工程应用价值的角度看，这个数学方法的generalization，允许我们用一个训练好的模型解释任何一段文本中的语义。

下面介绍一下用于计算交换-关联能量的各种近似方法。 1. 局域密度近似（Local Density Approximation, LDA） LDA是最简明的交换-关联泛函，并且提出得很早——几乎是和DFT一起提出的。 注意，LDA本身不是一个泛函的名称，而是一种近似方法；LDA包含很多泛函。

LDA 主题模型 文本分类 LDA(Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？ 最近在研究LDA主题模型，看论文中多次提及主题强度展示和主题演化的分析，很想代码复现，但苦于论文中并未阐明实现方法。 另外，在以获得文档—主题分布的情况… 显示全部 关注 ...

该图展示的是LDA score大于预设值的显著差异物种，即具有统计学差异的生物标识，默认预设值为2（只有LDA值的绝对值大于2才会显示在图中）。 代表各自的，长短代表的是LDA score，即不同组间显著差异物种的影响程度。

经典的LDA主题模型实现了文本的 软聚类 的工作，将文档转化为基于主题的数值向量，每个维度上的主题概率取值就是对特定主题的聚类中心的 隶属度。由于LDA主题模型提出较早，所以作为基础模型有了很多改进和创新，技术上总结下来有以下几个方面： 1、短文本的处理和优化 2、考虑 …

此时LDA2VEC应运而生，该模型可以构建词汇和文档主题，使其可解释。 与LDA相比，lda2vec还包含更多的上下文语境和语义特征。 LDA表明词汇是由文档向量所生成的； 但是文本数据中可能会有各种影响主题的“边信息”。