本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式…

主题模型 LDA 入门(附 Python 代码)   一.主题模型 在文本挖掘领域,大量的数据都是非结构化的,很难从信息中直接获取相关和期望的信息,一种文本挖掘的方法:主题模型(Topic Model)能够识别在文档里的主题,并且挖掘语料里隐藏信息,并且在主题聚合.从非结构化文本中提取信息.特征选择等场景有广泛的用途. 主题可以被定义为“语料库中具有相同词境的词的集合模式”,比如说,主题模型可以 将“健康”,“医生”,“病人”,“医院” 集合成 “医疗保健” 主题 将 “农场”,“玉米”,“小麦…

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs),由2014年还在蒙特利尔读博士的Ian Goodfellow引入深度学习领域.2016年,GANs热潮席卷AI领域顶级会议,从ICLR到NIPS,大量高质量论文被发表和探讨.Yann LeCun曾评价GANs是"20年来机器学习领域最酷的想法". Generative Adversarial Nets(GAN) Generative Adversarial Networks论文提出了一种通过对抗过…

判别式模型(discriminative model) 生成式模型(generative model) 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行.…

1 定义 1.1 生成式模型 生成式模型(Generative Model)会对x和y的联合分布p(x,y)建模,然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x),然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi,即: 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型.将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题. 1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;) 直接建模. 简单说就是判别数据输出量的模型,解决问题的思路为: 条件分布>模型参数后延概率最大>似然函数*参数先验最大>最大似然 生成式模…

1. 简介 生成式模型(generative model)会对\(x\)和\(y\)的联合分布\(p(x,y)\)进行建模,然后通过贝叶斯公式来求得\(p(y|x)\), 最后选取使得\(p(y|x)\)最大的\(y_i\). 具体地, \(y_{*}=arg \max_{y_i}p(y_i|x)=arg \max_{y_i}\frac{p(x|y_i)p(y_i)}{p(x)}=arg \max_{y_i}p(x|y_i)p(y_i)=arg \max_{y_i}p(x,y_i)\). 判别式…

转自http://dongzipnf.blog.sohu.com/189983746.html 产生式模型与判别式模型 产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念,它们的区别在于: 对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行. Andrew Ng在NIPS2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的…

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器. Deep? 生成模型GAN就是一种在拟合一张图像数组分布的一种模型,是概率统计结合深度学习之后的一次升级. GAN是概率统计到深度学习世界"秀"存在 生成模型分为两个部分:生成模型+判别模型.生成模型学习联合概率分布p(x…

Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes 无论是生成式模型还是判别式模型,都可作为分类器使用,分类器的数学表达即为:给定输入 X 以及分类变量 Y,求 P(Y|X). 判别式模型直接估算 P(Y|X),或者也可像 SVM 那样,估算出输入和输出之间的映射,与概率无关: 判别式模型的典型代表是:logistic 回归: 产生…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/45665779 主题模型LDA的应用 拿到这些topic后继续后面的这些应用怎么做呢:除了推断出这些主题,LDA还可以推断每篇文章在主题上的分布.例如,X文章大概有60%在讨论“空间探索”,30%关于“电脑”,10%关于其他主题. 这些主题分布可以有多种用途:聚类: 主题是聚类中心,文章和多个类簇(主题)关联.聚类对整理和总结文章集合很有帮助.参看Blei教授和Lafferty教授对于Science杂…

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…

        原文链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5033f3b40101flbj.html         文章图文并茂,我就不转载了!!! LSI-Latent Semantic Indexing.浅语义分析 针对缺点1,LSI(1990)将矩阵X进行奇异值分解,然后只取一部分作为其特征,此过程其实就相当于对X进行pca降维.将原始的向量转化到一个低维的隐含语义空间中,而保留下来的维度(根据奇异值大小决定)所对应的奇异值就对应了每个'隐含语义'的权重,去…

(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…

1 关于主题模型 使用LDA做推荐已经有一段时间了,LDA的推导过程反复看过很多遍,今天有点理顺的感觉,就先写一版. 隐含狄利克雷分布简称LDA(latent dirichlet allocation),是主题模型(topic model)的一种,由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出. 主题模型属于聚类方法,是一种无监督的学习方法. 与通常的tf-idf相比,主题模型重在可以在语义上计算文本内容的相关性.主题模型是一种词袋模型,即只考虑文本总的…

监督学习的任务就是学习一个模型,应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这个模型的一般形式为决策函数:$$ Y=f(X) $$或者条件概率分布:$$ P(Y|X) $$监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别称为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 生成方法由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X…

一.简介 https://cloud.tencent.com/developer/article/1058777 1.LDA是一种主题模型 作用:可以将每篇文档的主题以概率分布的形式给出[给定一篇文档,推测其主题分布].我们的目标是找到每一篇文档的主题分布和每一个主题中词的分布. 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. 2.同时,它是一种典型的词袋模型 即一篇文档是由一组词构成,词与词之间没有先后顺序的关系. 此外,一篇文档可以包含多个…

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,…

LSA latent semantic analysis 映射词-文档到一个低维隐语义空间 比较词和文档在低纬空间的相似性 topic 是 Vocab 上的概率分布(符合多项式分布) 文档到主题的一个分布,主题到词库的分布,通过训练得到这两个分布模型 plsa 模型 LDA模型 大规模LDA系统 spark LDA Google PLDA 微软LightLDA 腾讯LDA,PEACOCK…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:在自己学LDA主题模型时候,发现该模型有这么几个未解决的问题: 1.LDA主题数量,多少个才是最优的. 2.作出主题之后,主题-主题,主题与词语之间关联如何衡量. 于是在查阅几位老师做的成果之后,将他们的成果撮合在一起.笔者发现R里面目前有两个包可以做LDA模型,是lda包+topicmodels包,两个包在使用的过程中,需要整理的数…

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…

""" 执行lda2vec.ipnb中的代码 模型LDA 功能:训练好后模型数据的可视化 """ from lda2vec import preprocess, Corpus import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # %matplotlib inline import pyLDAvis try: import seaborn except: pass # 加载训练好的主题-文档模型,…

LDA是一种典型的词袋模型,即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合,词与词之间没有顺序以及先后的关系.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. 它是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出: 同时是一种无监督学习算法,在训练时不需要手工标注的训练集,需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可: 此外LDA的另一个优点则是,对于每一个主题均可找出一些词语来描述它: LDA可以被认为是一种聚类算法: [LDA automatically assig…

得知李航老师的<统计学习方法>出了第二版,我第一时间就买了.看了这本书的目录,非常高兴,好家伙,居然把主题模型都写了,还有pagerank.一路看到了马尔科夫蒙特卡罗方法和LDA主题模型这里,被打击到了,满满都是数学公式.LDA是目前为止我见过最复杂的模型了. 找了培训班的视频看,对LDA模型有了大致的认识.下面总结一点东西. 1.LDA与PLSA的联系 LDA模型和PLSA的联系非常紧密,都是概率模型(LSA是非概率模型),是利用概率生成模型对文本集合进行主题分析的无监督学习方法. 不同在于…

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…

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…

目录 LDA 主题模型 几个重要分布 模型 Unigram model Mixture of unigrams model PLSA模型 LDA 怎么确定LDA的topic个数? 如何用主题模型解决推荐系统中的冷启动问题? LDA 这里简单的介绍一下LDA的另一种身份,概率主题模型 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)隐含狄利克雷分布(英语:Latent Dirichlet allocation,简称LDA),是一种主题模型,它可以将文档集中每篇…

“LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,模型主要解决文档处理领域的问题,比如文章主题分类.文章检测.相似度分析.文本分段和文档检索等问题.LDA主题模型是一个三层贝叶斯概率模型,包含词.主题.文档三层结构,文档到主题服从Dirichlet分布,主题到词服从多项式分布.它采用了词袋(Bag of Words)的方法,将每一篇文章视为一个词频向量,每一篇文档代表了一些主题所构成的概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布.利用LDA模型对用户参与的话题…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…