在LDA主题模型之后,需要对模型的好坏进行评估,以此依据,判断改进的参数或者算法的建模能力. Blei先生在论文<Latent Dirichlet Allocation>实验中用的是Perplexity值作为评判标准. 一.Perplexity定义 源于wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Perplexity perplexity是一种信息理论的测量方法,b的perplexity值定义为基于b的熵的能量(b可以是一个概率分布,或者概率模型),通常用于概率模型的比

LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的文档d

转自:http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0 LDA(Latent Dirichlet Allocation)学习笔记 最近在看LDA算法,经过了几天挣扎,总算大致了解了这个算法的整体框架和流程. 示例 LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类(所以是非监督学习),一种topic就是一类,要聚成的topic数目是事先指定的.聚类的结果是一

1. 问题 之前我们讨论的PCA.ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的.回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入.过度拟合等问题.我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的. 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度.但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的.那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除. 再举一个例子,假设我们对

研究生二年级实习(2010年5月)开始,一直跟着王益(yiwang)和靳志辉(rickjin)学习LDA,包括对算法的理解.并行化和应用等等.毕业后进入了腾讯公司,也一直在从事相关工作,后边还在yiwang带领下,与孙振龙.严浩等一起实现了一套大规模并行的LDA训练系统——Peacock.受rick影响,决定把自己对LDA工程实践方面的一些理解整理出来,分享给大家,其中可能有一些疏漏和错误,还请批评指正. Rickjin在<LDA数学八卦>[1]一文中已经对LDA的数学模型以及基本算法介绍得比

2 Latent Dirichlet Allocation Introduction LDA是给文本建模的一种方法,它属于生成模型.生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据,LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章.通过对文本的建模,我们可以对文本进行主题分类,判断相似度等.在90年代提出的LSA中,通过对向量空间进行降维,获得文本的潜在语义空间.在LDA中则是通过将文本映射到主题空间,即认为一个文章有若干主题随机组成,从而获得文本间的关系.LDA模型有一个前提:bag of word.意思就

网站响应速度优化包括集群架构中很多方面的瓶颈因素,这里所说的将页面静态化.实现分布式高速缓存就是其中的一个很好的解决方案... 1)先来看看Nginx负载均衡 Nginx负载均衡依赖自带的 ngx_http_upstream_module . ngx_http_memcached_module两大功能模块,其中一致性hash算法Nginx本身是不支持的,可以借助第三方模块: ngx_http_upstream_consistent_hash 或者直接使用淘宝的Tengine: http://te

线性判别分析LDA详解 1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距

1 Linear Discriminant Analysis    相较于FLD(Fisher Linear Decriminant),LDA假设:1.样本数据服从正态分布,2.各类得协方差相等.虽然这些在实际中不一定满足,但是LDA被证明是非常有效的降维方法,其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好,不容易过拟合. 2 二分类问题    原理小结:对于二分类LDA问题,简单点来说,是将带有类别标签的高维样本投影到一个向量w(一维空间)上,使得在该向量上样本的投影值达到类内距离最小.类内间距离最大(

---恢复内容开始--- 今天学习LDA主题模型,看到Beta分布和Dirichlet分布一脸的茫然,这俩玩意怎么来的,再网上查阅了很多资料,当做读书笔记记下来: 先来几个名词: 共轭先验: 在贝叶斯统计理论中,如果某个随机变量Θ的后验概率 p(θ|x)和他的先验概率p(θ)属于同一个分布簇的,那么称p(θ|x)和p(θ)为共轭分布,同时,也称p(θ)为似然函数p(x|θ)的共轭先验.简言之,共轭就是我俩天生一对.我们后面会看到,多项分布的先验概率分布和其后验概率分布就是共轭的. ok,下面我们

相同之处:都解决了数据缓存系统中数据如何存储与路由. 不同之处:区别在于虚拟节点和物理节点的映射办法不同 由于一般的哈希函数返回一个int(32bit)型的hashCode.因此,可以将该哈希函数能够返回的hashCode表示成一个范围为0---(2^32)-1 环 数据和节点使用相同的hash函数来保证 把数据和节点映射到相同的hash空间上.这样,按照顺时针方向,数据存放在它所在的顺时针方向上的那个机器上.这就是一致性哈希算法分配数据的方式! 物理节点:  使用ip或者唯一机器标识为key

目录 概况 为什么需要 LDA是什么 LDA的应用 gensim应用 数学原理 预备知识 抽取模型 样本生成 代码编写 本文将从三个方面介绍LDA主题模型--整体概况.数学推导.动手实现. 关于LDA的文章网上已经有很多了,大多都是从经典的<LDA 数学八卦>中引出来的,原创性不太多. 本文将用尽量少的公式,跳过不需要的证明,将最核心需要学习的部分与大家分享,展示出直观的理解和基本的数学思想,避免数学八卦中过于详细的推导.最后用python 进行实现. 概况 第一部分,包括以下四部分. 为什么

原文 LDA整体流程 先定义一些字母的含义: 文档集合D,topic集合T D中每个文档d看作一个单词序列< w1,w2,...,wn >,wi表示第i个单词,设d有n个单词.(LDA里面称之为word bag,实际上每个单词的出现位置对LDA算法无影响) D中涉及的所有不同单词组成一个大集合VOCABULARY(简称VOC) LDA以文档集合D作为输入(会有切词,去停用词,取词干等常见的预处理,略去不表),希望训练出的两个结果向量(设聚成k个Topic,VOC中共包含m个词): 对每个D中的

一致性Hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义: 1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布在所有的缓冲(Cache)中去,这样可以使得所有的缓冲空间得到利用.很多哈希算法都能够满足这一条件. 2.单调性(Monotonicity):单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中,又有新的缓冲加入到系统中.哈希的结果应该能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去,而不会映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区. 3.分散性

对于LDA模型,最常用的两个评价方法困惑度(Perplexity).相似度(Corre). 其中困惑度可以理解为对于一篇文章d,所训练出来的模型对文档d属于哪个主题有多不确定,这个不确定成都就是困惑度.困惑度越低,说明聚类的效果越好. 计算公式     分母是测试集中所有单词之和,即测试集的总长度,不用排重.其中p(w)指的是测试集中每个单词出现的概率,计算公式如下.p(z|d)表示的是一个文档中每个主题出现的概率,就是程序中的.theta文件,p(w|z)表示的是词典中的每一个单词在某个主题下

大家好,我是小富~ 个人公众号:程序员内点事,欢迎学习交流 这两天看到技术群里,有小伙伴在讨论一致性hash算法的问题,正愁没啥写的题目就来了,那就简单介绍下它的原理.下边我们以分布式缓存中经典场景举例,面试中也是经常提及的一些话题,看看什么是一致性hash算法以及它有那些过人之处. 构建场景 假如我们有三台缓存服务器编号node0.node1.node2,现在有3000万个key,希望可以将这些个key均匀的缓存到三台机器上,你会想到什么方案呢? 我们可能首先想到的方案,是取模算法hash(k

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

引言 狭义的分布式系统指由网络连接的计算机系统,每个节点独立地承担计算或存储任务,节点间通过网络协同工作.广义的分布式系统是一个相对的概念,正如Leslie Lamport所说[1]: What is a distributed systeme. Distribution is in the eye of the beholder.To the user sitting at the keyboard, his IBM personal computer is a nondistributed