2017年5月22日 · LDA的变分推断EM算法求解，应用于Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现，因此值得好好理解。 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路. 首先，回顾LDA的模型图如下： 变分推断EM算法希望通过“变分推断 (Variational Inference)”和EM算法来得到LDA模型的文档主题分布和主题词分布。 首先来看EM算法在这里的使用，我们的模型里面有隐藏变量 θ,β,z θ, β, z，模型的参数是 α,η α, η。 为了求出模型参数和对应的隐藏变量分布，EM算法需要在E步先求出隐藏变 …

工业互联数据平台 EMQX ECP，旨在满足工业场景大规模数据采集、处理和存储分析的需求。 EMQX ECP 提供一站式的数据集成管理，边缘服务的快速部署、远程操作和集中运维等功能， …

LDA (Latent Dirichlet Allocation) 是一个非常重要的文档主题模型，在众多领域均有着广泛的运用。 LDA的训练方式大体分为基于Gibbs采样和变分推断EM算法两类。 本文结合了一些相关资料，聚焦于LDA模型的 变分推断EM算法 的数学推导，假设读者已经了解过LDA的基本原理。

2018年7月22日 · 求解最优的模型参数ɑ、η方法有很多，如梯度下降法、牛顿法等，LDA一般使用牛顿法，即通过求L关于ɑ、η的一阶导数和二阶导数的表达式，迭代求解ɑ、η在M步的最优解。

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LDA变分EM算法变分推理 (variational inference)是贝叶斯学习中常用的，含有隐变量模型的学习方法。 变分推理和上一章节的吉布斯采样不同，吉布斯采样的算法通过随机抽样的方法近似计算模型的后验概率，而变分推理通过解析的方法计算模型的后验概率的近似值。

2018年8月6日 · LDA的变分推断EM算法求解，应用于 Spark MLlib和Scikit-learn的LDA算法实现，因此值得好好理解。 1. 变分推断EM算法求解LDA的思路. 首先，回顾LDA的模型图如下： 变分推断EM算法希望通过“变分推断 (Variational Inference)”和EM算法来得到LDA模型的文档主题分布和主题词分布。 首先来看EM算法在这里的使用，我们的模型里面有隐藏变量θ,β,z，模型的参数是α,η。 为了求出模型参数和对应的隐藏变量分布，EM算法需要在E步先求出隐藏变量θ,β,z的基 …

下面总结下LDA变分推断EM的算法的概要流程。 输入：主题数K,M个文档与对应的词。 1） 初始化 \alpha,\eta α, η 向量。 2）开始EM算法迭代循环直到收敛。 a) 初始化所有的 \phi, \gamma, \lambda ϕ, γ, λ，进行LDA的E步迭代循环,直到 \lambda,\phi, \gamma λ, ϕ, γ 收敛。

2024年11月13日 · 刚涉足MQTT和EMQX开源版的小白，想了解下一些基础问题。 我看到EMQX开源版桥接方式只有WebHook和MQTT两种。 我这边有消息上下行的需求，但主要是设备上报的消息采集，和少量的控制指令下发。 WebHook下仅支持消息从BROKER到WebServer而无法反过来发送吗？ WebHook的方式单节点BROKER的情况性能大概是什么样的？ 如果采用MQTT桥接的话，设备数据上行的性能是不是比WebHook更高？ 设备←→EMQX←→自己搭建的MQTT代理 …

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