几种简单的主题模型(生成模型)

了解主题模型,一般都会提到几种最基础的生成模型:Unigram model、Mixture of unigram,pLSA,接下来简单介绍一下他们之间的区别:

1.Unigram model

左图可知,一篇文档由词生成,每个词有其出现的概率,所有词概率的乘积即得到生成文档的概率。

2.Mixture of unigram

相比unigram多了一层主题的条件概率,在各主题下出现的所有词的概率乘积之和即为生成文档的概率。

3.pLSA

plsa与mix unigram的区别是给定了多个可能的主题,另外该模型与LDA相比,是没有词分布和话题分布对应的共轭分布狄利克雷分布,即

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时间: 2024-10-15 13:13:42

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生成模型和判别模型(转)

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生成模型与判别模型(转)

生成模型与判别模型 [email protected] http://blog.csdn.net/zouxy09 一直在看论文的过程中遇到这个问题,折腾了不少时间,然后是下面的一点理解,不知道正确否.若有错误,还望各位前辈不吝指正,以免小弟一错再错.在此谢过. 一.决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X) 监督学习的任务就是从数据中学习一个模型(也叫分类器),应用这一模型,对给定的输入X预测相应的输出Y.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).      

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判别模型.生成模型与朴素贝叶斯方法 转载时请注明来源:http://www.cnblogs.com/jerrylead 1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型,也就是根据特征值来求结果的概率.形式化表示为,在参数确定的情况下,求解条件概率.通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率. 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊,用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊的概率,是绵羊的概率.换一种思路,我们可以根据山羊的特征首先学习出一个山羊

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