From adb0f4772d89714b9fb1bd20325883637dbc1cf1 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: shataowei <taowei.sha@ymm56.com>
Date: Tue, 26 Nov 2019 12:12:32 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?LDA=E9=83=A8=E5=88=86=E4=BF=AE=E6=AD=A3?=
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 .idea/workspace.xml                                       | 8 ++++----
 .../LDA.md"                                               | 2 +-
 2 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-)

diff --git a/.idea/workspace.xml b/.idea/workspace.xml
index 6a33609..f867cfb 100644
--- a/.idea/workspace.xml
+++ b/.idea/workspace.xml
@@ -62,8 +62,8 @@
           </provider>
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@@ -1230,8 +1230,8 @@
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index d8a2d5f..7786ead 100644
--- "a/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md"
+++ "b/\350\207\252\347\204\266\350\257\255\350\250\200\345\244\204\347\220\206/LDA.md"
@@ -9,7 +9,7 @@
 - 采用EM方法修正词-主题矩阵+主题-文档矩阵直至收敛
 
 # LDA中的主题矩阵如何计算?
-- 给矩阵W和K随机赋值，其中W是每个主题中每个单词出现的次数，K是每个文档中每个主题出现的次数，虽然这些次数还只是随机数，我们还是可以根据这些次数，利用Dirichlet分布计算出每个主题中每个单词最可能出现的概率，以及每个文档中每个主题最可能出现的概率
+- 给矩阵W和K随机赋值，其中W是每个主题中每个单词出现的次数，K是每个文档中每个主题出现的次数，虽然这些次数还只是随机数，我们还是可以根据这些次数，利用Dirichlet分布+多项式分布计算出每个主题中每个单词最可能出现的概率，以及每个文档中每个主题最可能出现的概率
 - 对于样本文档中的词，用极大似然估计得到每个主题产生单词的概率：p(z/w,d) = p(w/z)p(z/d)，找出概率最大的那个主题
 - 由于确定了这个单词是哪个主题产生的，相当于Dirichlet分布中代入参数W和K的值发生了改变，于是计算出新的词-主题的概率矩阵+主题-文档的概率矩阵
 - 最后主题-文档的概率矩阵即为所求