DA算法假设文档中主题的先验分布和主题中词的先验分布都服从狄利克雷分布（）
举一反三
- 贝叶斯假设确定的先验分布都是广义先验分布。(<br/>)
- 在用于文本分类的隐狄利克雷分布(LDA)模型中，α和β超参数表征什么?() A: )α：文档中的主题数量，β：假主题中的词条数量 B: α：主题内生成的词条密度，β：假词条中生成的主题密度 C: α：文档中的主题数量，β：假主题中的词条数量 D: α：文档中生成的主题密度，β：真主题内生成的词密度
- 下列关于LDA的说法正确的是: A: LDA在PLSA模型的基础上对于话题分布和词项分布赋予了先验分布 B: LDA考虑了文档中词的相对顺序 C: LDA在分析新文档时只能从头进行训练 D: LDA的主题数目是需要事先确定的
- 设指数分布 [tex=3.071x1.357]TZTRDxIrnrgeWDCFK/AUrejIrmwx8z/Dc/LqgUQ2ZLU=[/tex]中未知参数 [tex=0.5x1.0]qm+hGi0qngLh1B7HsENMPg==[/tex] 的先验分布为伽玛分布 [tex=4.071x1.357]LGUjDJpLVRHG9mZlOlVkMgdcrz+SI9AZhvMNdYauNoA=[/tex] 现从先验信息得知：先验均值为 0.0002，先验标准差为 0.01 ，试确定先验分布.
- LDA模型的核心假设是：假设每个文档首先由主题分布表示，然后主题由词概率分布表示，形成文档-主题-词的三级层次。