什么是LDA？(latent dirichlet allocation)
- 是一种无监督的贝叶斯模型
- 是一种主题模型；
- 是一种典型的词袋模型；
什么是贝叶斯模型？（事件θ和y同时发生的概率=θ发生的概率*在θ发生的情况下y发生的概率=y发生的概率*在y发生的情况下θ发生的概率）
- 用概率作为可信度
- 每次有新数据，就更新可信度；
- 需要一个模型解释数据的生成；
要想理解LDA，分为以下五个步骤：
- 一个函数：gamma函数
- 四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、dirichlet分布
- 一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架；
- 两个模型：pLSA、LDA
- 一个采样：Gibbs采样
（1）gamma函数