关于Latent Diricht Allocation

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于Latent Diricht Allocation相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

今天,也没出去,晚上宿舍没有人,自己思考了下人生,毕设还是大事,觉得现在有必要把LDA从前往后彻彻底底的读一遍了,因为现在的感觉就是什么都知道一点皮毛,但是理解的都不深,LDA好像(恩,相当不好)现在理解的不是很好,涉及的内容挺多,细分的话有:

1)参数估计 MLE MAP

2)Bayes Estimation 

3)随机采样 

4)各种基于 MCMC 的采样方法 :Gibbs LDA Sparse LDA ,Alias LDA,WarpLDA

4)分布式实现

5)应用 放在新闻推荐上? 这个具体看情况吧 ~!

每个部分设计的内容都不少,所以先列个中文的列表,读完之后就去读paper吧~

1.July的 通俗理解LDA主题模型

2.小马哥 LDA算法漫游指南

3.LDA数学八卦

英文的之后再说~,目标先界定在新闻推荐上把,结合LDA与别的算法做一个新闻推荐?,具体这个之后再研究。总之需要开始读了~!这段时间也挺累的,每天的生活就是 leetcode 、deep learning 、 machine learing ,由于毕设又加上了 LDA 和 spark , 真是自己给自己一个大深坑啊。慢慢填吧 :) 

以上是关于关于Latent Diricht Allocation的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

无监督第四节:LDA (Latent Dirichlet Allocation快速理解)(主题模型)

由浅入深理解latent diffusion/stable diffusion:写给初学者的图像生成入门课

由浅入深理解latent diffusion/stable diffusion:一步一步搭建自己的stable diffusion models

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

代写Python Latent Dirichlet Allocation

Latent Activity Trajectory (LAT)