lda代码下在（LDA程序）

本篇文章给大家谈谈lda代码下在，以及LDA程序对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)
• 2、凌志汽车es300h仪表lda是什么意思?
• 3、电动单梁起重机型号lda16t-16.5m中各个代码的含义是什么
• 4、Python中用LDA计算困惑度时出现代码错误，这行代码表示模型文件名的迭代公式
• 5、车上lda是什么意思
• 6、亚洲龙lda故障怎么消除

我是这样一步步理解--主题模型(Topic Model)、LDA(案例代码)

LDA可以分为以下5个步骤：

关于LDA有两种含义，一种是线性判别分析（Linear Discriminant Analysis），一种是概率主题模型： 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA） ，本文讲后者。

按照wiki上的介绍，LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种主题模型，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）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。此外，一篇文档可以包含多个主题，文档中每一个词都由其中的一个主题生成。

人类是怎么生成文档的呢？首先先列出几个主题，然后以一定的概率选择主题，以一定的概率选择这个主题包含的词汇，最终组合成一篇文章。如下图所示(其中不同颜色的词语分别对应上图中不同主题下的词)。

那么LDA就是跟这个反过来： 根据给定的一篇文档，反推其主题分布。

在LDA模型中，一篇文档生成的方式如下：

其中，类似Beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布，而狄利克雷分布（Dirichlet分布）是多项式分布的共轭先验概率分布。此外，LDA的图模型结构如下图所示（类似贝叶斯网络结构）：

先解释一下以上出现的概念。

至此，我们可以看到二项分布和多项分布很相似，Beta分布和Dirichlet 分布很相似。

如果想要深究其原理可以参考： 通俗理解LDA主题模型 ，也可以先往下走，最后在回过头来看详细的公式，就更能明白了。

总之， 可以得到以下几点信息。

在讲LDA模型之前，再循序渐进理解基础模型：Unigram model、mixture of unigrams model，以及跟LDA最为接近的pLSA模型。为了方便描述，首先定义一些变量：

反过来，既然文档已经产生，那么如何根据已经产生好的文档反推其主题呢？这个利用看到的文档推断其隐藏的主题（分布）的过程（其实也就是产生文档的逆过程），便是 主题建模的目的：自动地发现文档集中的主题（分布）。

文档d和词w是我们得到的样本，可观测得到，所以对于任意一篇文档，其 是已知的。从而可以根据大量已知的文档-词项信息 ，训练出文档-主题 和主题-词项 ，如下公式所示：

故得到文档中每个词的生成概率为：

由于 可事先计算求出，而 和 未知，所以 就是我们要估计的参数（值），通俗点说，就是要最大化这个θ。

用什么方法进行估计呢，常用的参数估计方法有极大似然估计MLE、最大后验证估计MAP、贝叶斯估计等等。因为该待估计的参数中含有隐变量z，所以我们可以考虑EM算法。详细的EM算法可以参考之前写过的 EM算法 章节。

事实上，理解了pLSA模型，也就差不多快理解了LDA模型，因为LDA就是在pLSA的基础上加层贝叶斯框架，即LDA就是pLSA的贝叶斯版本（正因为LDA被贝叶斯化了，所以才需要考虑历史先验知识，才加的两个先验参数）。

下面，咱们对比下本文开头所述的LDA模型中一篇文档生成的方式是怎样的：

LDA中，选主题和选词依然都是两个随机的过程，依然可能是先从主题分布{教育：0.5，经济：0.3，交通：0.2}中抽取出主题：教育，然后再从该主题对应的词分布{大学：0.5，老师：0.3，课程：0.2}中抽取出词：大学。

那PLSA跟LDA的区别在于什么地方呢？区别就在于：

PLSA中，主题分布和词分布是唯一确定的，能明确的指出主题分布可能就是{教育：0.5，经济：0.3，交通：0.2}，词分布可能就是{大学：0.5，老师：0.3，课程：0.2}。

但在LDA中，主题分布和词分布不再唯一确定不变，即无法确切给出。例如主题分布可能是{教育：0.5，经济：0.3，交通：0.2}，也可能是{教育：0.6，经济：0.2，交通：0.2}，到底是哪个我们不再确定（即不知道），因为它是随机的可变化的。但再怎么变化，也依然服从一定的分布， 即主题分布跟词分布由Dirichlet先验随机确定。正因为LDA是PLSA的贝叶斯版本，所以主题分布跟词分布本身由先验知识随机给定。

换言之，LDA在pLSA的基础上给这两参数 加了两个先验分布的参数（贝叶斯化）：一个主题分布的先验分布Dirichlet分布 ，和一个词语分布的先验分布Dirichlet分布 。

综上，LDA真的只是pLSA的贝叶斯版本，文档生成后，两者都要根据文档去推断其主题分布和词语分布（即两者本质都是为了估计给定文档生成主题，给定主题生成词语的概率），只是用的参数推断方法不同，在pLSA中用极大似然估计的思想去推断两未知的固定参数，而LDA则把这两参数弄成随机变量，且加入dirichlet先验。

所以，pLSA跟LDA的本质区别就在于它们去估计未知参数所采用的思想不同，前者用的是频率派思想，后者用的是贝叶斯派思想。

LDA参数估计： Gibbs采样 ，详见文末的参考文献。

推荐系统中的冷启动问题是指在没有大量用户数据的情况下如何给用户进行个性化推荐，目的是最优化点击率、转化率或用户 体验（用户停留时间、留存率等）。冷启动问题一般分为用户冷启动、物品冷启动和系统冷启动三大类。

解决冷启动问题的方法一般是基于内容的推荐。以Hulu的场景为例，对于用 户冷启动来说，我们希望根据用户的注册信息（如：年龄、性别、爱好等）、搜 索关键词或者合法站外得到的其他信息（例如用户使用Facebook账号登录，并得 到授权，可以得到Facebook中的朋友关系和评论内容）来推测用户的兴趣主题。 得到用户的兴趣主题之后，我们就可以找到与该用户兴趣主题相同的其他用户， 通过他们的历史行为来预测用户感兴趣的电影是什么。

同样地，对于物品冷启动问题，我们也可以根据电影的导演、演员、类别、关键词等信息推测该电影所属于的主题，然后基于主题向量找到相似的电影，并将新电影推荐给以往喜欢看这 些相似电影的用户。 可以使用主题模型（pLSA、LDA等）得到用户和电影的主题。

以用户为例，我们将每个用户看作主题模型中的一篇文档，用户对应的特征 作为文档中的单词，这样每个用户可以表示成一袋子特征的形式。通过主题模型 学习之后，经常共同出现的特征将会对应同一个主题，同时每个用户也会相应地 得到一个主题分布。每个电影的主题分布也可以用类似的方法得到。

那么如何解决系统冷启动问题呢？ 首先可以得到每个用户和电影对应的主题向量，除此之外，还需要知道用户主题和电影主题之间的偏好程度，也就是哪些主题的用户可能喜欢哪些主题的电影。当系统中没有任何数据时，我们需要一些先验知识来指定，并且由于主题的数目通常比较小，随着系统的上线，收集到少量的数据之后我们就可以对主题之间的偏好程度得到一个比较准确的估计。

通俗理解LDA主题模型

LDA模型应用：一眼看穿希拉里的邮件

【 机器学习通俗易懂系列文章 】

凌志汽车es300h仪表lda是什么意思?

凌志汽车es300h仪表lda是提示驾驶员车辆的电子车身牵引力控制系统被关闭了，这个功能是车辆启动时默认开启的，有一个汽车标志的OFF键进行关闭，这个按键位于车内的操作面板上，使用这个按键的具体操作步骤如下：

1、踩下凌志汽车es300h的刹车踏板。

2、按下凌志汽车es300h的一键启动键。

3、凌志汽车es300h的仪表亮起，全车电源接通。

4、按下凌志汽车es300h的牵引力关闭键。

5、此时的凌志汽车es300h在雨雪路面行驶时可能出现侧滑危险。

电动单梁起重机型号lda16t-16.5m中各个代码的含义是什么

16t表示最大起重量为16t，16.5m表示跨度，也就是行车轨道间距。后面应该还有起升高度和工作级别等参数。

Python中用LDA计算困惑度时出现代码错误，这行代码表示模型文件名的迭代公式

LDA主题模型的评价指标是困惑度，困惑度越小，模型越好。

所以，可以跑一组实验，看不同迭代次数对应的困惑度是多少，画一条曲线，最小困惑度对应的迭代次数即为最佳次数。

迭代次数太少，会导致模型尚未收敛，迭代次数太多，又会浪费计算资源。

车上lda是什么意思

车辆上的lda指的是车道偏离警告系统。一旦车辆偏离正常行驶车道，汽车会发出“滴”的警报声， 方向盘 会轻微晃动，从而提醒驾驶员注意安全驾驶。车道偏离警告系统通过摄像头识别道路标记。当车辆在未打开转向灯的情况下驶离车道时，仪表盘上显示

车上lda是什么意思

车辆上的lda指的是车道偏离警告系统。一旦车辆偏离正常行驶车道，汽车会发出“滴”的警报声，方向盘会轻微晃动，从而提醒驾驶员注意安全驾驶。

车道偏离警告系统通过摄像头识别道路标记。当车辆在未打开转向灯的情况下驶离车道时，仪表盘上显示的警告声和信息会提醒驾驶员，以防止车辆偏离车道造成事故。车载单镜头摄像机可以监控车辆相对于白色或黄色车道标线的位置。当车辆在不使用转向灯的情况下开始离开车道时，驾驶员会收到一个听觉和视觉警报。

LDA功能的存在可以帮助驾驶员纠正变道时不打转向灯的习惯。当LDA开启，在不打开转向灯的情况下进行变道时，方向盘会提供助力，使其返回正方向，停留在当前车道，避免突然变道，让后方车辆措手不及。所以LDA的存在会让人们养成先打开转向灯，观察周围情况，再酌情变道的良好驾驶习惯。

车上media是什么意思

车上的MEDIA指的是 多媒体 视听文件。随着生活质量的提高，汽车影音的娱乐性越来越强。从最初的视听设备，发展成为集视听娱乐、通讯导航、 驾驶辅助 、移动办公等功能于一体的综合性多媒体车载电子视听系统，成为汽车不可或缺的一部分。

汽车视听系统通常包括三个组成部分:

音源部分通常是指可以提供收音机、磁带、CD、VCD、MD、MP3、DVD、电视等不同视听媒体的前置主机(安装在仪表盘上)和后置CD、VCD、DVD换碟机(安装在行李箱内)。近年来，它已经扩展到USB、高清、MemoryStick、iPod等数字媒体。

放大部分通常是指可以放大不同视听媒体信号的功率放大器，包括前置放大器和后置放大器。

扬声器部分，通常指前后声场扬声器和低音炮。

电线部分，通常包括信号线、扬声器线和电源线。 车上lda是什么意思 车上media是什么意思 @2019

亚洲龙lda故障怎么消除

出现这个故障的话，这个是这个车道偏离系统出现了故障。就是说这个有可能是这个车道偏离系统的这个雷达传感器有问题，或者是控制模块有问题导致的，这个具体是需要用电脑检测，根据电脑检测的故障代码来处理维修。

丰田仪表上显示的LDA是指车道偏离预警系统。当车辆偏离行驶的道路时，汽车就会发生“滴滴”的警示音，并且方向盘会发生小幅度的抖动，从而提醒驾驶员注意安全驾驶。车道偏离预警系统是一种通过自动报警提示的方式，辅助驾驶员减少汽车因车道偏离而发生交通事故的系统。车道偏离预警系统由图像处理芯片、控制器、传感器等组成。当车速在60km/h以上，驾驶员因为注意力分散而偏离车道，摄像头监测到车辆偏离车道，就会通过液晶仪表盘和蜂鸣声进行预警，这个功能在生活中很实用，可以避免许多由于车道偏离带来的事故。但如果驾驶员是提前打开转向灯，正常进行变线行驶的，那么车道偏离预警系统就不会做出任何提示。

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