什么是LDA主题模型

发布网友发布时间：2022-04-25 17:12

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热心网友时间：2023-11-08 01:45

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。
LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。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后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。
LDA 模型涉及很多数学知识，这也许是LDA晦涩难懂的主要原因。本小节主要介绍LDA中涉及的数学知识。数学功底比较好的同学可以直接跳过本小节。
LDA涉及到的先验知识有：二项分布、Gamma函数、Beta分布、多项分布、Dirichlet分布、马尔科夫链、MCMC、Gibs Sampling、EM算法等。限于篇幅，本文仅会有的放矢的介绍部分概念，不会每个概念都仔细介绍，亦不会涉及到每个概念的数学公式推导。如果每个概念都详细介绍，估计都可以写一本百页的书了。如果你对LDA的理解能达到如数家珍、信手拈来的程度，那么恭喜你已经掌握了从事机器学习方面的扎实数学基础。想进一步了解底层的数学公式推导过程，可以参考《数学全书》等资料。