谁首先确定了alphalfa beta gamma和gamma radiation
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时间：2016-03-12 20:07
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Alpha,beta and gamma radiation[α，β和γ射线](PPT-46)
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请问一下LDA算法里面Dirichlet分布的两个参数alpha和beta怎样确定？
我看了几个代码里面都是写成常量，感觉不符合逻辑啊LDA主题模型文本聚类知乎用户alpha是选择为50/k,其中k是你选择的topic数，beta一般选为0.01吧，，这都是经验值，貌似效果比较好，收敛比较快一点。。有一篇paper，lda-baseddocumentmodelsforad-hocretrieval里面的,
我看了几个代码里面都是写成常量，感觉不符合逻辑啊LDA主题模型文本聚类知乎用户alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数，beta一般选为0.01吧，，这都是经验值，貌似效果比较好，收敛比较快一点。。有一篇paper， lda-based document models for ad-hoc retrieval里面的实验系数设置有提到一下啊李建扣，中科院软件研究所博士alpha属于超参数，可以经验贝叶斯估计，在Blei原作里面是用EM算法估计超参数的。E步就是固定超参数，对其中的变分参数gamma和phi进行推断，然后在M步，利用E步得到的变分参数最大化边缘似然函数，对alpha和beta进行估计。E步和M步迭代进行，最后可以收敛到一个定值。这就是变分EM方法，Blei原作里面也是这么做的。经过训练以后，当给一个新的文档，就可以使用训练中得到的alpha和beta直接对新文档进行变分，从而对其进行聚类。在这里beta仍然是参数，完全贝叶斯方法还要在beta上加一个狄利克雷先验，这时仍然可以用变分EM估计beta的先验。在上面的过程中，E步用到的是变分推断，这一步可以用Gibbs推断代替，这时可以得到参数theta和beta。然后再用M步最大化边缘似然函数，得到超参数alpha和beta的先验参数，在不同的文章里上面的符合表示的不太一样，注意区分一下。LDA的Gibbs推断详细算法可以参考“parameter estimation for text analysis”知乎用户，好奇者有人写了本非常漂亮非常系统的讲述LDA的书《LDA算法漫游指南》在百度阅读上：/ebook/d0b441a8ccbff121dd36839a?fr=booklist，你可以去看看。方瑜之，为往圣继绝学alpha beta在Gibbs里是拉普拉斯平滑用，我记得代码里alpha直接复制成0.1吧，貌似数据全栈，数据，有你足矣！我也纳闷，alpha 不是一个响亮吗，怎么成了一个具体的值呢？
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广义上对测试有三个传统的称呼，alpha、beta、gamma，用来标识测试的阶段和憨酣封叫莩既凤习脯卢范围。alpha 是指内测，即现在说的 CB，指开发团队内部测试的版本或者有限用户体验测试版本。beta 是指公测，即针对所有用户公开的测试版本。然后做过一些修改，成为正式发布的候选版本时（现在叫做 RC - Release candidate），叫做 gamma。Enhance为增强版或提升版，Full Version是完全版，属于正式版。
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我看了几个代码里面都是写成常量，感觉不符合逻辑啊LDA主题模型文本聚类知乎用户alpha 是 选择为 50/ k, 其中k是你选择的topic数，beta一般选为0.01吧，，这都是经验值，貌似效果比较好，收敛比较快一点。。有一篇paper， lda-based document models for ad-hoc retrieval里面的实验系数设置有提到一下啊李建扣，中科院软件研究所博士alpha属于超参数，可以经验贝叶斯估计，在Blei原作里面是用EM算法估计超参数的。E步就是固定超参数，对其中的变分参数gamma和phi进行推断，然后在M步，利用E步得到的变分参数最大化边缘似然函数，对alpha和beta进行估计。E步和M步迭代进行，最后可以收敛到一个定值。这就是变分EM方法，Blei原作里面也是这么做的。经过训练以后，当给一个新的文档，就可以使用训练中得到的alpha和beta直接对新文档进行变分，从而对其进行聚类。在这里beta仍然是参数，完全贝叶斯方法还要在beta上加一个狄利克雷先验，这时仍然可以用变分EM估计beta的先验。在上面的过程中，E步用到的是变分推断，这一步可以用Gibbs推断代替，这时可以得到参数theta和beta。然后再用M步最大化边缘似然函数，得到超参数alpha和beta的先验参数，在不同的文章里上面的符合表示的不太一样，注意区分一下。LDA的Gibbs推断详细算法可以参考“parameter estimation for text analysis”知乎用户，好奇者有人写了本非常漂亮非常系统的讲述LDA的书《LDA算法漫游指南》在百度阅读上：/ebook/d0b441a8ccbff121dd36839a?fr=booklist，你可以去看看。方瑜之，为往圣继绝学alpha beta在Gibbs里是拉普拉斯平滑用，我记得代码里alpha直接复制成0.1吧，貌似数据全栈，数据，有你足矣！我也纳闷，alpha 不是一个响亮吗，怎么成了一个具体的值呢？
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