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Bookmark or Share- 把LDA主题模型作为自己的硕士课题，有什么可以做的？ - 知乎其实不但lda可以做，中文情感分析这块很多是在用更早的分类聚类方法，都有得做。 好吧我直说我就在做这个，因为领头的大牛Liu Bing和他的学生现在正在用LDA做这个方向，所以很热是正常的，如果不是做中文情感分析，就是做话题抽取，LDA也很常用。
- 为什么线性判别分析的降维维数不能大于类别数减一？ - 知乎而LDA的映射矩阵W为 S_W^{-1}S_BW=\lambda W 进行特征值求解的特征矩阵所组成。由于秩为N-1，那么不为0的特征值个数为则不大于N-1，因此有用的特征向量个数也不大于N-1。 故其降维后的特征维度也不大
- 怎么确定LDA的topic个数？ - 知乎正如分类问题用Accuracy来评价，LDA也自己评价标准叫Perplexity。Perplexity可以粗略的理解为“对于一篇文章，我们的LDA模型有多不确定它是属于某个topic的”。topic越多，Perplexity越小，但是越容易overfitting。
- 谁能解释一下密度泛函理论（DFT）的基本假设和原理么？ - 知乎这个函数是由局部密度近似（lda）或广义梯度近似（gga）等方法构建的，可以用来计算电子的能级和电子互相作用的能量。 第二，DFT使用Kohn-Sham方程，将原始问题转化为一个单粒子问题，使得计算更加高效。
- 用lda做主题提取，困惑度曲线都是递增，分类的词也都不理想，有什么方法解决？ - 知乎第三，根据之前的关于lda的论文来看，困惑度、一致度和气泡图都是确定主题数的方式，所以不用仅仅因为困惑度曲线不好看就觉得这个分类不行，因为还可以根据其他可视化图表来确定。最后，lda只是一个工具，真正有意义的是之后想得到的结果。
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