稀疏主題模型

① 主題模型的主題數定位7最合適嗎

python lda 主題模型 需要使用什麼包
數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中，最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的體系結構，它是語言無關無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。

② 對比傳統K-Means等聚類演算法，LDA主題模型在文本聚類上有何優缺點

應該擬合吧雖EM沒真擬合說類別增每數據點更高概率配些類別

③ 什麼是LDA主題模型

在機器學習領域，LDA是兩個常用模型的簡稱：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA僅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主題模型中佔有非常重要的地位，常用來文本分類。
LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan於2003年提出，用來推測文檔的主題分布。它可以將文檔集中每篇文檔的主題以概率分布的形式給出，從而通過分析一些文檔抽取出它們的主題分布後，便可以根據主題分布進行主題聚類或文本分類。
LDA 模型涉及很多數學知識，這也許是LDA晦澀難懂的主要原因。本小節主要介紹LDA中涉及的數學知識。數學功底比較好的同學可以直接跳過本小節。
LDA涉及到的先驗知識有：二項分布、Gamma函數、Beta分布、多項分布、Dirichlet分布、馬爾科夫鏈、MCMC、Gibs Sampling、EM演算法等。限於篇幅，本文僅會有的放矢的介紹部分概念，不會每個概念都仔細介紹，亦不會涉及到每個概念的數學公式推導。如果每個概念都詳細介紹，估計都可以寫一本百頁的書了。如果你對LDA的理解能達到如數家珍、信手拈來的程度，那麼恭喜你已經掌握了從事機器學習方面的扎實數學基礎。想進一步了解底層的數學公式推導過程，可以參考《數學全書》等資料。

④ LDA主題模型，有人用過JGibbLDA這個lda實現么

有很多啊,python裡面都有標準的庫了,其實有了JGibbsLDA也就夠了,想要其他語言的版本,自己改寫一個吧

⑤ 主題模型到底還有沒有用，該怎麼用

據我所知大部分關於文檔的實際應用場景下,用topic modeling抽topic,然後添加到基於關鍵詞的系統上都只能看到微弱的效果提升。注意是添加到已有的關鍵詞系統...

⑥ DOTA2主題模型玩具

威術玩具里有很多，DOTA2水杯，人物模型，肉山模型都有。