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8 de feb. de 2019 · lda 的優缺點. lda 有幾個優點：快速，直觀且容易理解，且可用來預測沒看過的文件中的主題。而他的缺點是需要對模型做不少人為的微調。模型的評估與驗證，以及如何較有效的呈現結果以及提供更好的互動方式給使用者，都會是未來研究發展的重點。
文章浏览阅读1.8w次，点赞41次，收藏120次。一.什么是线性判别分析？线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）的一种经典的线性学习方法（属于监督学习），这里先借用周志华教授的《机器学习》中的图片来做一个直观的展示：正如该图中展示的那样，LDA需要寻找一条合适的直线y=wTxy=w^Txy=wTx ...
En LdA hemos decidido cambiar el carácter de «Provincias» de nuestros certificados al de: «Entidades» (distintas primeras letras de los sufijos de las SDs asignadas a cada área del país). Un caso típico era CABA (letras A, B y C) que considerábamos como provincia sin serlo. Otro caso era Antártida Argentina, no es una provincia pero si una entidad distinta (letra Z).
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隐含狄利克雷分布（英語： Latent Dirichlet allocation ，简称LDA），是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出。 同时它是一种 无监督学习 算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是文档集以及指定主题的数量k即可。
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9 de feb. de 2024 · This apriori understanding of topic-feature distribution is called beta in LDA. Similar to alpha, beta is not a required hyperparameter for LDA. If beta has not been provided, equal importance/even distribution/symmetric distribution (these three are the same thing) will be assumed. As the model converges, beta would drift to represent better each feature’s relative importance (physical ...
