PLSA

PLSA模型的再理解以及源码分析

PLSA模型的再理解以及源码分析    之前写过一篇PLSA的博文，其中的收获就是知道PLSA是LSA在概率层面的扩展，知道了PLSA是一种主题模型，知道了PLSA中的参数估计使用的是EM算法。
puqutogether·2015-01-30 17:00

TopicModel主题模型LDA中的数学模型

details/42672935了解LDA需要明白如下数学原理：一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA
·2015-01-13 10:00

主题模型TopicModel：PLSA模型及PLSA的EM推导

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560877Introduction:概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatentsemanticanalysis
-柚子皮-·2015-01-09 20:44

TopicModel主题模型 - PLSA模型及PLSA的EM推导

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560877Introduction:       概率潜在语义分析简称pLSA(Probabilisticlatentsemanticanalysis
pipisorry·2015-01-09 20:00

主题模型TopicModel：Unigram、LSA、PLSA模型

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560693主题模型历史Papadimitriou、Raghavan、Tamaki和Vempala在1998年发表的一篇论文中提出了潜在语义索引。1999年，ThomasHofmann又在此基础上，提出了概率性潜在语义索引（ProbabilisticLatentSemanticIndexing，简称P
-柚子皮-·2015-01-09 20:55

EM算法原理详解

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42550815EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等
-柚子皮-·2015-01-09 09:36

TopicModel主题模型 - EM算法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42550815EM算法有很多的应用，最广泛的就是GMM混合高斯模型、聚类、HMM、基于概率的PLSA模型等等
pipisorry·2015-01-09 09:00

[置顶] Probabilistic Latent Semantic Analysis(PLSA)

对于上次说的LSA模型，它能解决多个单词一个意义，但是不能解决多个意义一个单词，就是多义词的问题，而PLSA模型能较好的解决这个问题，首先说下，这个模型的假设：1假设生成一个单词的过程是这样的：首先选择一篇文章
u012303532·2014-12-13 20:00

EM Algorithm

上一次刚写了LSA模型，本来这次想写PLSA模型，但是由于PLSA模型是需要用到EM算法的，所以这里我想先解释下EM算法，我所见过用到EM算法中，一般都是用来解决求解最大似然估计的参数的，当最大似然估计
u012303532·2014-12-13 11:00

Probability Latent Semantic Analysis (PLSA) 模型 学习笔记

ProbabilityLatentSemanticAnalysis(PLSA)模型学习笔记     PLSA是前面LSA的兄弟版，相比于LSA而言，PLSA定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释了
puqutogether·2014-12-04 10:00

Latent Semantic Analysis (LSA) 模型 学习笔记

后面还有他的兄弟PLSA和LDA模型，这个我们后面再说。这几个都是NLP中比较经典的模型！学习这个模型，主要总结到了三个方面：LSA模型可以应用在哪儿？LSA的理论部分，以及LSA的优缺点分析。
puqutogether·2014-12-03 13:00

概率语言模型及其变形系列-PLSA及EM算法

转载自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8330640本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数
u013524655·2014-11-17 21:00

概率语言模型及其变形系列-LDA及Gibbs Sampling

转载自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8302599本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数
u013524655·2014-11-17 21:00

【机器学习】主题模型（二）：pLSA和LDA

-----pLSA概率潜在语义分析、LDA潜在狄瑞雷克模型一、pLSA（概率潜在语义分析）pLSA:-------有过拟合问题，就是求D,Z,WpLSA由LSA发展过来，而早期LSA的实现主要是通过SVD
DianaCody·2014-11-04 14:21

【机器学习】主题模型（二）：pLSA和LDA

-----pLSA概率潜在语义分析、LDA潜在狄瑞雷克模型一、pLSA（概率潜在语义分析）pLSA:-------有过拟合问题，就是求D,Z,WpLSA由LSA发展过来，而早期LSA的实现主要是通过SVD
DianaCody·2014-11-04 14:21

【机器学习】主题模型（二）：pLSA和LDA

  -----pLSA概率潜在语义分析、LDA潜在狄瑞雷克模型一、pLSA（概率潜在语义分析）pLSA:   -------有过拟合问题，就是求D,Z,WpLSA由LSA发展过来，而早期LSA的实现主要是通过
DianaCody·2014-11-04 14:00

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

推荐系统：1.基于内容的实现：KNN等2.基于协同滤波(CF)实现：SVD→pLSA(从LSA发展而来,由SVD实现)、LDA、GDBTSVD算是比较老的方法，后期演进的主题模型主要是pLSA和LDA。
DianaCody·2014-11-04 09:59

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

推荐系统：1.基于内容的实现：KNN等2.基于协同滤波(CF)实现：SVD→pLSA(从LSA发展而来,由SVD实现)、LDA、GDBTSVD算是比较老的方法，后期演进的主题模型主要是pLSA和LDA。
DianaCody·2014-11-04 09:59

【机器学习】推荐系统、SVD分解降维

推荐系统：1.基于内容的实现：KNN等2.基于协同滤波(CF)实现：SVD→pLSA(从LSA发展而来,由SVD实现)、LDA、GDBT    SVD算是比较老的方法，后期演进的主题模型主要是pLSA和
DianaCody·2014-11-04 09:00

[置顶] PLSA-概率潜语义分析（二）

PLSA最大化以下函数：简化后，最大化以下函数：，——————————————————————————————————————————————————————————————————————————我们用期望最大值化算法
wxcdzhangping·2014-09-30 11:00

[置顶] PLSA-概率潜语义分析

，其中，，根据贝叶斯公式，概率潜语义分析，主要步骤;最大化以下函数，我们用期望最大值化算法，期望最大值化算法：E步：，，，M步：最大化以下最大化问题：求上述的最大化问题，采用拉格朗日乘子法：，——————————————————————————————————————————————————，，，，，，，———————————————————————————————————————————————
wxcdzhangping·2014-09-23 09:00

基于One-Class的矩阵分解方法

基于graphchi里面的矩阵分解结果不太理想，调研了下相关的文献，代码主要实现了基于PLSA的分解方法，详细请参考后面的参考文献 #!
xyl520·2014-07-25 20:00

【0-1】矩阵分解

无论是基于数值的矩阵分解如PMF[SVD]，还是基于概率的矩阵分解如PLSA、LDA，都是如此。
liuzhiqiangruc·2014-05-19 17:00

【0-1】矩阵分解

无论是基于数值的矩阵分解如PMF[SVD]，还是基于概率的矩阵分解如PLSA、LDA，都是如此。
liuzhiqiangruc·2014-05-19 17:00

分布式机器学习（二）：pLSA和MPI——大数据的首要目标是“大”而不是“快”

我们有一个同事叫张栋，他的工作涉及pLSA模型的并行化。
wbj0110·2014-05-16 16:00

分布式机器学习（二）：pLSA和MPI——大数据的首要目标是“大”而不是“快”

我们有一个同事叫张栋，他的工作涉及pLSA模型的并行化。
wbj0110·2014-05-16 16:00

LDA Gibbs Sampling 的JAVA实现

原文地址：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8457329本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数
dy01dy·2014-05-04 12:43

参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

               转自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8296481 以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题
u010545732·2014-04-19 18:00

参数估计（极大似然估计，极大后验概率估计，贝叶斯估计）

参数估计是学习一主题模型为基础的文本分析的先决条件，很多人直接看PLSA和LDA，看的云里雾里的，因为里面有很多的概率方面的术语和公式，比如likelihood，后验概率，共轭等。
u013884727·2014-04-12 17:00

大数据场景下主题检索模型的应用

概要TopicModel起源于99年Hofmann的PLSA模型，在十多年的发展中逐步成为一种成熟的IR检索模型，目前在文本分析、图像聚类以及情感分析中大量使用。
王晓博·2014-03-27 00:00

LSA和 PLSA学习笔记

LSA和PLSA学习笔记转自http://blog.csdn.net/bbswawa/article/details/62059481.引子Bag-of-Words模型是NLP和IR领域中的一个基本假设
tiandijun·2014-01-14 20:00

从SVD到LSA&PLSA

【Latentsemanticanalysis】LSA最初是用在语义检索上，为了解决一词多义和一义多词的问题：1.一词多义：美女和PPMM表示相同的含义，但是单纯依靠检索词“美女”来检索文档，很可能丧失掉那些包含“PPMM”的文档。2.一义多词：如果输入检索词是多个检索词组成的一个小document，例如“清澈孩子”，那我们就知道这段文字主要想表达concept是和道德相关的，不应该将“春天到了，
keith0812·2014-01-08 12:00

文本语言模型的参数估计-最大似然估计、MAP及贝叶斯估计

转自：http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/8296481以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。
woshizhouxiang·2013-12-25 15:00

Ubuntu Server 安裝 Unity 圖型界面

转载自：http://www.arthurtoday.com/2012/11/ubuntu-server-install-unity-gui.html#.Urktk05PLsa阿舍之前都乖乖的下載UbuntuDesktop
memray·2013-12-24 14:00

《推荐系统实践》阅读笔记三 LFM模型、图模型、slop one和SVD算法

表示一类模型，有很多经典的模型，如：LSI、pLSA、LDA和topicmodel等。
china1000·2013-10-17 00:16

LDA主题聚类学习小结

2013-10-0121:40),已有37次阅读，共0个评论目录：[ - ]LDA模型算法简介：LDA模型构建原理：UnigramModel（词袋模型）：BayesUnigramModel（贝叶斯词袋模型）PLSA
july_2·2013-10-14 15:00

openmp 中部分函数简介

接下来将考虑对plsa进行并行化，并行化主要包括机器之间的并行和单机多线程的并行，考虑采用omp来实现单机多线程的并行，这样既可以快速验证下算法的效率提升又可以避免把很多时间花在多线程控制上，结合算法特点
xyl520·2013-10-10 12:00

LDA中Gibbs采样算法和并行化

  最近在用topicmodel跑一些数据，算法采用了LDA和PLSA进行对比，由于数据量稍大，采用了LDA的并行化版本，对其并行化方法很感兴趣，查看了相关资料后先总结如下，有时间可以继续琢磨。
xyl520·2013-09-25 19:00

pLSA与LDA中的parameter estimation笔记

1.pLSA中是用MLEorMAP来做parameterestimation的，即把p(z|w)看做aunknownfunctionofz,i.e.f(z),求一个optimalz.这个是pointestimator2
xyqzki·2013-08-31 23:00

Topic Model的分类总结（LDA变种）

TopicModel的分类总结（LDA变种）Topic models主要可以分为四大类：1.无监督无层次结构, 主要有：    (1)PLSA(Hofmann 1999),     (2) LDA(Blei
jazywoo123·2013-08-17 22:00

Topic Model的分类总结（LDA变种）

5b5c01d4c518871cd78ed0d7#713670-tsina-1-29064-128ff9f28d958dae738be418601ffbcdTopic models主要可以分为四大类：1.无监督无层次结构, 主要有：    (1)PLSA
pirage·2013-07-29 08:00

Topic Model的分类总结（LDA变种）

-128ff9f28d958dae738be418601ffbcdTopicModel的分类总结（LDA变种）Topic models主要可以分为四大类：1.无监督无层次结构, 主要有：    (1)PLSA
xceman1997·2013-07-28 00:00

LSA,pLSI,LDA相关的资料整理

pLSI的优点和缺点进行了总结和比较，是目前看到的非常好的资料；2、  ZhouLi的博客，尤其是LSA和LDA的两篇note，不仅详细介绍了模型和求解过程、相关的背景知识，同时还有实验结果和代码；3、 《PLSA
jiang1st2010·2013-06-24 22:00

plsa 公式推导

plsa中完全数据（completedata）的似然函数：其中，表示文档i中的第j个单词的主题是否为k，如果为k则为1，否则为0相应地，对数似然函数如下然后Qfunction就是又有两个约束条件：下面利用拉格朗日乘法求参数拉格朗日函数
march_on·2013-05-13 16:00

plsa matlab实现

google上可以搜到很多实现，貌似用的比较多的是下面这几个1.http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/2.http://lear.inrialpes.fr/~verbeek/software.php3.http://people.kyb.tuebingen.mpg.de/pgehler/code/index.html4.http://shenzi.cs.
march_on·2013-05-12 16:00

概率语言模型及其变形系列(5)-LDA Gibbs Sampling 的JAVA实现

本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。
jazywoo123·2013-04-24 13:00

概率语言模型及其变形系列(2)-LDA及Gibbs Sampling

本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。
jazywoo123·2013-04-24 13:00

概率语言模型及其变形系列(1)-PLSA及EM算法

本系列博文介绍常见概率语言模型及其变形模型，主要总结PLSA、LDA及LDA的变形模型及参数Inference方法。
jazywoo123·2013-04-24 13:00

机器学习与计算机视觉大牛族谱

比如PLSA, Latent D
shuimuqingyi·2013-03-20 21:00

LSA and PLSA笔记

1.引子Bag-of-Words模型是NLP和IR领域中的一个基本假设。在这个模型中，一个文档(document)被表示为一组单词(word/term)的无序组合，而忽略了语法或者词序的部分。BOW在传统NLP领域取得了巨大的成功，在计算机视觉领域(ComputerVision)也开始崭露头角，但在实际应用过程中，它却有一些不可避免的缺陷，比如：稀疏性(Sparseness):对于大词典，尤其是包
diemeng1119·2013-02-15 22:00
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