LDA主题模型——gensim实战

今天我们来谈谈主题模型(Latent Dirichlet Allocation),由于主题模型是生成模型，而我们常用的决策树，支持向量机，CNN等常用的机器学习模型的都是判别模型。所以笔者首先简单介绍一下判别模型和生成模型。下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别：

判别模型：估计的是条件概率分布(conditional distribution)—— 作为预测模型。
生成模型：估计的是联合概率分布（joint probability distribution）—— ，然后根据贝叶斯公式 求出条件概率分布 作为预测模型

简单的说:

判别模型只需要学习特征x，从而就可以去预测类别y。做预测时是判断新数据属于哪个类别的概率最大，进而确定新数据的类别，判别模型寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异。
而生成模型学得是各个类别y，和各自的特征x（即可看成学得多个模型），做预测时是判断新数据和已知类别中的哪个最为接近，进而确定新数据的类别，生成模型能够反映同类数据本身的相似度。

由于生产模型学习的是特征x和类别y的联合分布，所以相较于判别模型更为复杂。当建模过程中存在隐变量是，判别模型就无能为力了，而此时生成模型依然能够发挥作用。高斯混合模型（隐变量是类别）和今天的笔者要介绍的主题模型（隐变量是主题）就是属于含有隐变量的生成模型。

主题模型简介

主题模

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