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Latent Dirichlet Allocation
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今天给大家分享了一种流行的主题模型：LDA（Latent Dirichlet Allocation）
https://wap.sciencenet.cn/blog-611051-518407.html
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重点介绍了相关的背景知识，比如马尔科夫链（Markov Chain）、条件独立以及判断条件独立的方法，包括马尔科夫毯（Markov Blanket）、贝叶斯球（Bayes Ball）等
重中之重中MCMC和Gibbs Sampling
并对其他几种主题模型进行了简单介绍，包括Author Model, AT（Author-Topic） Model, ACT(Author-Conference-Topic) Model等
希望大家明白Gibbs Sampling方法对inference来是多么简单的一件事情，从而导致非常简单的算法，相对于变分推导（Variational Inference）
现将今天的PPT贴在此处（LDA.pdf），希望同道者一块探讨。
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