Kuidas kasutada varjatud Dirichleti jaotust?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:45

Mis on LDA?

1. Valige oma ainulaadne osade komplekt.
2. Valige, mitu komposiiti soovite.
3. Valige, mitu osa soovite komposiidi kohta (näidis Poissonist levitamine ).
4. Valige, mitu teemat (kategooriat) soovite.
5. Valige arv nullist erineva ja positiivse lõpmatuse vahel ja nimetage see alfaks.

Samamoodi võite küsida, kas varjatud Dirichleti eraldamine on masinõpe?

Varjatud Dirichleti eraldamine ( LDA ) on korpuse generatiivne tõenäosusmudel. Põhiidee seisneb selles, et dokumendid on esindatud juhuslike segudena latentne teemasid, kus iga teemat iseloomustab sõnade jaotus.

Samamoodi, kuidas LDA teemade modelleerimine töötab? LDA eeldab, et dokumendid on koostatud erinevatest teemadest. Need teemad genereerivad seejärel sõnu nende tõenäosusjaotuse põhjal. Arvestades dokumentide andmekogumit, LDA taandub ja püüab aru saada, mis teemadel oleks luua need dokumendid esiteks. LDA on maatriksfaktoriseerimise tehnika.

Kuidas hääldate sellega seoses latentset Dirichleti eraldamist?

"ch" võib hääldada nagu "sh" või kõva "k" heli. Ja lõppu “et” võib prantsuse moel hääldada kui “lay” või “let” kõva “t” kõlaga. Varjatud Dirichleti eraldamine Esimest korda selgitati 2003. aasta uurimistöös, kuid nagu enamik tehnikaid, avaldati peamised ideed varem.

Kas varjatud Dirichleti eraldamine on järelevalve all või järelevalveta?

See on õige LDA on an järelevalveta meetod. Siiski võiks seda laiendada a järelevalve all üks.