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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算法的中心思想吗？ - 知乎
因此，有效lda参数的数量是k**p+（k-1）。 lda摘要 在这里，我总结了lda的两个观点，并总结了该模型的主要特性。 概率论 lda使用贝叶斯规则来确定观察样本属于k类的后验概率。由于lda的正常假设，后验由多元高斯定义，其协方差矩阵假定对于所有类是相同的。
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？ - 知乎
第三，根据之前的关于lda的论文来看，困惑度、一致度和气泡图都是确定主题数的方式，所以不用仅仅因为困惑度曲线不好看就觉得这个分类不行，因为还可以根据其他可视化图表来确定。最后，lda只是一个工具，真正有意义的是之后想得到的结果。
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算法的中心思想吗？ - 知乎
关于 lda 网上介绍的很多，也写得很不错，本文尝试用一个新的视角来解读该算法，集思广益。 1 方差分析 费希尔设计了方差分析，可通过“ 组间方差大、组内方差小 ”来进行分类，比如可以分辨出下图中 A 组和 B 、 C 组不是同一类（其中的细节可以参考文章
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎
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，这个数学方法的generalization，允许我们用一个训练好的模型解释任何一段文本中的语义。而pLSA只能理解训练文本中的语义。
谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎
lda是最简明的交换-关联泛函，并且提出得很早——几乎是和dft一起提出的。注意，lda本身不是一个泛函的名称，而是一种近似方法；lda包含很多泛函。 lda的思想从其名称就可以看出来：我们可以近似认为空间各点处的 e_{xc} 只和该点的（局域）电子密度有关
LDA(Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？
主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。
LDA适合单条句子级别的短文本分类吗？ - 知乎
LDA主题模型比较适合处理长文本，根据之前的一篇回答指出，LDA主题模型实际上是完成了文档的聚类工作，这个聚类实际上是一个"软聚类"（Soft Clustering）过程。 在”软聚类“中，每个主题上的概率就是文章对于这个主题的隶属度。单条句子本来就包含很少的
求推荐LDA（主题模型）哪个库运行速度更快？ - 知乎
标记的 LDA（LLDA 模型） 部分标记的 LDA（PLDA 模型） 监督LDA（SLDA模型） Dirichlet 多项回归 (DMRModel) 广义狄利克雷多项回归 (GDMRModel) 分层狄利克雷过程 (HDPModel) 分层LDA（HLDA模型） 多粒 LDA（MGLDA 模型） 弹珠盘分配（PAModel） 分层 PA (HPAModel) 相关主题模型（CTModel）
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