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怎么确定LDA的topic个数？ - 知乎
怎么确定LDA的topic个数？面试时，由于之前用过LDA做推荐，面试官就问怎么确定LDA的topic个数，我就实话实说是自己拍的，面试官就一个劲问“你觉得合理吗？
LDA 与 LSA、PLSA、NMF相比，哪个效果更好？为什么？ - 知乎
LDA是pLSA的generalization：一方面LDA的hyperparameter设为特定值的时候，就specialize成pLSA了。从工程应用价值的角度看，这个数学方法的generalization，允许我们用一个训练好的模型解释任何一段文本中的语义。
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么方法解决？ - 知乎
用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么方法解决？用lda做主题提取，gensim、lda、sklearn库都是试过了，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想。分词用的哈工大的分词和停用词表。文本是评… 显示全部关注者 5 被浏览
词向量，LDA，word2vec三者的关系是什么? - 知乎
Latent Dirichlet Allocation (LDA)和word2vec从模型上看几乎没有显著联系。词向量则是所有对词进行表示的方法的统称。关于联系你可以这样看：LDA的作用之一是通过对 doc-word矩阵进行建模抽出doc-topic和topic-word两个分布。而word2vec其实是分解了 word-context矩阵。
Python实现lda主题模型的流程是什么，怎么开始写代码？ - 知乎
利用Python实现主题建模和LDA 算法主题建模是一种用于找出文档集合中抽象“主题”的统计模型。LDA（Latent Dirichlet Allocation）是主题模型的一个示例，用于将文档中的文本分类为特定的主题。LDA算法为每一个文档构建出一个主题，再为每一个主题添加一些单词，该算法按照Dirichlet分布来建模。那便
主题模型 (topic model)到底还有没有用，该怎么用？ - 知乎
与LDA相比，lda2vec还包含更多的上下文语境和语义特征。 LDA表明词汇是由文档向量所生成的；但是文本数据中可能会有各种影响主题的“边信息”。例如，某个客户在某个特定时间、某个特定区域中写了关于某个特定item ID的评论。
如何理解线性判别分析（LDA）算法？能够简洁明了地说明一下LDA算法的中心思想吗？ - 知乎
LDA模型的复杂性 LDA的有效参数的数量可以通过以下方式导出。协方差矩阵不需要额外的参数，因为它已经由质心定义。由于我们需要估计K判别函数（以获得判定边界），这就产生了涉及p个元素的KK计算。因此，有效LDA参数的数量是K**p+（K-1）。 LDA摘要
求助微生物扩增子测序数据分析哪位大神会啊？完全小白不会啊? - 知乎
LDA差异贡献分析这个分析主要是。该图展示的是LDA score大于预设值的显著差异物种，即具有统计学差异的生物标识，默认预设值为2（只有LDA值的绝对值大于2才会显示在图中）。代表各自的，长短代表的是LDA score，即不同组间显著差异物种的影响程度。