LDA SEATTLE CHAPTER COTOOMEYBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	LDA SEATTLE CHAPTER COTOOMEY
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Website:	learningdisabilitiesassociationseattlechapter. org
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LENSSEN; MARLIN
CHEATHAM

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Company News:

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也不同于因子分析，它无需区分独立变量和因变量（也称为标准变量）。当我们已经知道分组时就可以使用判别分析，而聚类分析是在不知道组的情况下进行的。简单来说，判别函数分析就是分类。如下图1 1所示。
谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎
下面介绍一下用于计算交换-关联能量的各种近似方法。 1 局域密度近似（Local Density Approximation, LDA） LDA是最简明的交换-关联泛函，并且提出得很早——几乎是和DFT一起提出的。注意，LDA本身不是一个泛函的名称，而是一种近似方法；LDA包含很多泛函。
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。
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？
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
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
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。
LDA(Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？ - 知乎
LDA 主题模型文本分类 LDA(Latent Dirichlet Allocations)主题模型如何计算主题强度？最近在研究LDA主题模型，看论文中多次提及主题强度展示和主题演化的分析，很想代码复现，但苦于论文中并未阐明实现方法。另外，在以获得文档—主题分布的情况… 显示全部关注
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。