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作品简介
作者简介
前言
独特的价值
章节安排
第1章 背景
第2章 前置知识
2.1 gamma函数
2.2 二项分布（Binomial distribution）
2.3 Beta分布（Beta distribution）
2.4 多项分布(multinomial distribution)
2.5 狄利克雷分布(Dirichlet Distribution)
2.6 共轭先验分布(conjugacy prior)
2.7 总结
参考文献
第3章 LDA的Gibbs Sampling推导
3.1 unigram假设
3.2 Latent Dirichlet Allocation介绍
3.3 马尔可夫链→Metropolis-Hasting→Gibbs Sampling
3.4 伟大的采样公式： Collapsed Gibbs Sampling采样公式推导
3.5 总结
参考文献
第4章 实现与应用
4.1 实现
4.2 应用
4.3 总结
参考文献
第5章 并行化
5.1 AD-LDA
5.2 spark-LDA
5.3 总结
参考文献
第6章 变分贝叶斯的启蒙
6.1 前置知识
6.2 补充材料：变分法的启蒙
参考文献
第7章 LDA的变分贝叶斯法
7.1 Latent Dirichlet Allocation的另一个视角
7.2 分析模型
7.3 推导
7.4 误差讨论
参考文献
第8章 LDA变分EM实现
8.1 伪代码
8.2 工程优化分析
8.3 Blei的变分LDA（C语言版）源代码剖析
附 录
值得一读的参考文献
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