機器學習主題模型之LDA參數求解——Gibbs採樣
LDA參數推導的Gibbs採樣方法基於馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法，因此首先學習MCMC方法。 一、馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法 MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法是構造適合的馬爾科夫鏈，使其平穩分佈爲待估參數的後驗分佈，抽樣並使用蒙特卡洛方法進行積分計算，實現了抽樣分佈隨模擬的進行而改變的動態模擬，彌補了傳統蒙特卡洛積分只能靜態模擬的缺陷。 1、蒙特卡洛方法 蒙特卡洛方法是
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