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无监督第五节:LDA (Latent Dirichlet Allocation算法细节)(主题模型...

LDA是生成式概率模型。基本的观点是一个文档由多个隐主题生成，每个主题是由单词的分布式表达。

1.主题数量k已知

2.单词的概率由参数 控制

参数 是一个k 维的向量，并且每个元素大于0， 服从Gamma 分布

已知参数 ， 联合分布主题混合的参数 , 表示主题的参数 z,表示文档的参数w:

对 积分，并对z求和得到关于文档的边缘分布：

所有文档的边缘分布相乘，得到整个语料库的概率：

参数 和参数 是语料库级别的参数，在生成语料库的过程中使用。

变量 是文档级别的参数，每个文档采样一次。

变量 和 是单词级别的参数，每个文档中每个单词都采样一次.

一组随机变量如果联合分布和变量的排列顺序无关，则称这组变量是可交换的。

在LDA中，我们假设单词是由主题生成的，并且这些主题在文档中是无限可交换的，

其中 是关于主题多项式分布的随机变量。

通过对隐主题变量z积分。可以得到单词分布：

这是一个随机量，因为他依赖于

我们定义接下来的生成过程， 对于一个文档 w

1.选择θ～Dir(α)

2.对于每个N的单词 :

(a)从 中选择一个单词

这个过程定义一篇文档的边缘分布看成一个连续的混合分布

inference的关心的问题使用LDA来计算隐变量z的后验分布：

这个分布通常很难计算。通过normaliza 分布，并且计算边缘分布。

这个后验分布很难计算，但是通过一些变分推断的方法还是可以得到。

基本的观点是使用jensen's 不等式来获得一个调整的下界，变分参数通过优化过程来试图找到最接近的可能的下界。

一个简单的方式是通过鲜花原始的计算图，将一些边和节点移去。在LDA中，原始的图是左图，通过把 移去，生成右边含有自由变分参数的图。

是狄利克雷参数，多项式参数(φ1 , . . . , φN) 是自由变量参数。

得到简化的概率分布后，下一步是开始的优化问题是决定变分参数 的值。

优化这个变分参数是通过最小化KL散度来实现，并且吧他们设为0，得到以下的更新参数。

在文本的语言中，优化参数 是文档制定的。特别的，我们认为狄利克雷参数 是一个文档的主题表达。

经验贝叶斯方法来估计LDA中的参数。给定一个语料D，我们希望找到参数 来最大化边缘似然概率：

计算 比较困难，可以通过变分EM算法来估计。

1.E step,对于每个文档，找到最优的变分参数 。

2.M step, 最大化结果的下界。

重复上述几步直到下界收敛。

lda是什么意思在化学中

LDA是一种基于贝叶斯定理的主题模型，它可以在大规模文本集合中挖掘隐藏的话题和主题分布，并将文本领域内的信息进行聚类和分类。在化学领域中，LDA可以用于分析化学文本的语义结构，提取关联性较高的化学概念、特定领域的研究热点等信息，为化学家们提供更为全面和深入的文献研究、实验设计和科研决策。

将LDA应用于化学领域中，还能够发现化学领域内的新知识和研究方向。通过对大量化学文献的分析，LDA模型可以发现化学分子之间的关系，揭示反应机理和分类生物分子、气体、液体等特性，还可以帮助化学专家和研究者掌握新颖的化学理论，从而推动化学学科的发展。

可以使用LDA模型，更好地估计化学分子之间的关系。例如，我们可利用LDA模型的深入分析得到不同化学元素之间的联系，这样我们可以更好地理解元素之间的反应和化学反应机制，揭示表面性质，同时也可以发现许多新生研究方向。LDA模型是现代化学研究中的有力工具，它可以加速化学领域的发展，同时也能够使化学研究人员更好地理解化学反应规律，开辟出新的研究和探索方向。

lda是什么意思

车内出现lda标志，意思是车偏离轨道的预警系统。

告诉司机现在车已经偏离轨道，这是一件非常危险的事情。可见，lda对安全驾驶有重要的作用。在驾车有可能发生危险时，lda可以提对醒驾驶员进行预警，并使其保持清醒的状态，避免危险的事故发生。车道偏离的系统是由传感器和控制器对驾驶员的驾驶技术进行获取数据，从而提醒危险驾驶。

所以要养成驾驶的好习惯，不偏离轨道，遵守交通规则。在行驶路程比较远的情况下，不要疲劳驾驶，安全第一。截止到2021年10月，市面上的一些中高档汽车都配备了车道偏离预警系统，从而辅助驾驶员的驾驶，在一定程度上提高了行车的安全性。但是，车道偏离预警系统总归是一种辅助系统，真正决定驾车安全的还是驾驶员本身。

LDA：

是一种对离散数据集合(如文档集合)进行建模的概率增长模型。作为一个新提出的主题模型，它有很多优势。首先提到上面提出的文本研究的新问题，高维降低的问题，传统的模型分析会因为语料库的增大而增大，它却不会，因为它是一个固定参数的模型，在特征降维方面很明显。不仅如此，它分类的问题上效果也十分明显。

已有很多学者运用LDA模型在文本分类的研究上取得了很好的研究成果。在LDA模型在图像处理方面的应用，也有很多学者进行了卓有成效的研究。LDA模型有很多东西还可以挖掘，现在大家对这个模型进行分析研究，期待发现它更大的应用价值。

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