統計學習方法18：機率潛在語義分析（待續）
作者：由 茶尾可妮兔 發表于 歷史時間：2022-02-07
全部筆記的彙總貼：統計學習方法小結（彙總27/27） （zhihu。com）
最近在複習ML和DL時，發現及時行樂_的筆記有助於本人複習，就根據及時行樂_的文章重新寫了Tex。後續啃書的時候，再補充內容吧。。。。
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機率潛在語義分析（PLSA）是一種利用機率生成模型對文字集合進行話題分析的無監督學習方法。模型的最大特點是用隱變量表示話題；整個模型表示文字生成話題，話題生成單詞，從而得到單詞-文字共現資料的過程；假設每個文字由一個話題分佈決定，每個話題由一個單詞分佈決定。
01 機率潛在語義分析模型
02 機率潛在語義分析的演算法
機率潛在語義分析模型是含有隱變數的模型，其學習通常使用EM演算法。EM演算法是一種迭代演算法，每次迭代包括交替的兩步：E步，求期望；M步，求極大。E步是計算Q函式，即完全資料的對數似然函式對不完全資料的條件分佈的期望。 M步是對Q函式極大化，更新模型引數。
03 參考資料
機器學習 （nju。edu。cn）
Deep Learning （deeplearningbook。org）
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李航統計學習方法 （zhihu。com）
南瓜書PumpkinBook （datawhalechina。github。io）
GitHub - DefTruth/statistic-learning-R-note： 超詳細《統計學習方法：李航》筆記 200 頁
