如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算 …
LDA的特性 LDA具有以下属性： LDA假设数据是高斯数据。 更具体地说，它假定所有类共享相同的协方差矩阵。 LDA在K−1维子空间中找到线性决策边界。 因此，如果自变量之间存在高阶相互作用，则 …
如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算 …
LDA也不同于因子分析，它无需区分独立变量和因变量（也称为标准变量）。 当我们已经知道分组时就可以使用判别分析，而聚类分析是在不知道组的情况下进行的。 简单来说，判别函数分析就是分类。 …
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么 …
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么方法解决？ 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 …
词向量，LDA，word2vec三者的关系是什么? - 知乎
Latent Dirichlet Allocation (LDA)和word2vec从模型上看几乎没有显著联系。 词向量则是所有对词进行表示的方法的统称。 关于联系你可以这样看：LDA的作用之一是通过对 doc-word矩阵 进行建模抽 …
利用python做LDA文本分析，该从哪里入手呢？ - 知乎
利用python做LDA文本分析，该从哪里入手呢？ 硕二，最近打算利用topic modeling结合推荐系统做一些研究。 之前一直都是在看理论方面的知识（推荐系统基础，LDA的数学基础还有吉布斯采样），… …
LDA (Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？
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 …
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？
但是2008年的时候，pLSA已经被新兴的LDA掩盖了。 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 …
开车出行时，LDA车道偏离警示系统功能如何？ - 知乎
介绍LKA前先要讲讲LDW。 LDWS车道偏离警示系统，使用挡风玻璃前的摄影机来判别车道两侧标线（当然标线也要够清晰），若驾驶偏离车道且没有打方向灯有变换车道的行为时，LDWS车道偏离警示系 …
怎么确定LDA的topic个数？ - 知乎
Jul 17, 2015 · 怎么确定LDA的topic个数？ 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，面试官就一个劲问“你觉得合理吗？ 你难道就这么草率 …
LDA适合单条句子级别的短文本分类吗？ - 知乎
Feb 22, 2019 · 那么，解决该问题的办法是否存在呢？ LDA真的没法对短文本进行处理了么？答案是有的，但是必须借助外部的信息来调整模型。即采用 聚合策略。聚合策略就是将短文本合并，变成长文 …