摘要：
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布 阅读全文
摘要：
即排除当前词的主题分配，根据其他词的主题分配和观察到的单词来计算当前词主题的概率公式 里面用到了伽马函数的性质 当Gibbs sampling 收敛后，我们需要根据最后文档集中所有单词的主题分配来计算和，作为我们估计出来的概率图模型中的隐含变量。每个文档上Topic的后验分布和每个Topic下的te 阅读全文