LDA漫游指南

LDA漫游指南

马晨(小马哥)又一力作!

LDA模型是著名的主题模型,自从发明以来,一直得到学术界和工业界的广泛重视。因此LDA以其经典性,其实用性是学习机器学习时不得不学的技术,但是LDA本身也涉及了概率论和数理统计的背景,使得这个技术本身不是那么浅显易懂,非得拿出搞研究学习的劲头,下一番功夫,才能尝到甜头。这本书完整而细致地解剖了LDA主题模型主流的Gibbs Sampling方法和变分推断法。

这个技术由于使用了概率论和数理统计的知识,考虑到了有些读者数学基础不是很扎实,因此会先将前置知识和背景知识介绍给读者,以打好读者的基础,在推导过程中,作者会写出很多技术细节部分,以不放弃任何一名潜在的读者的态度帮助理解。本书面向的读者应该是有一定数学基础的大学生,应该接触过简单的一元微积分知识,阅读本书,体验算法之美,是需要一定的毅力的,我不会将本书推荐给一位没有毅力的读者。

书中的独特之处与创新之处在于解决了以下几个问题:

1.在国内的LDA资料都缺乏工业界实际应用时,这本书以实用为导向,精选了LDA的几个应用给大家介绍,使数学算法理论不再阳春白雪,而真正落地。

2.着重帮助初学者, 为了争取到每一位读者,作者写作时特意考虑了只有大学微积分水平的读者如何读懂,因此每一条公式都不厌其烦地细致解释,力求贴近读者。

3.介绍了代码实现的方法以及并行化。这是其他LDA资料里总是缺少的内容,理论只有实现为真真实实运行的代码才可以真正落地,这也是搞理论研究和搞应用之间难以跨越的鸿沟。 更多>>

9.8K 浏览 15 想读 3 推荐
  • 电子 ¥18.00
  • 封面简介
  • 作品简介
  • 作者简介
  • 前言
  • 第1章 背景
  • 第2章 前置知识
  • 第3章 LDA的Gibbs Sampling推导
  • 第4章 实现与应用
  • 第5章 并行化
  • 第6章 变分贝叶斯的启蒙
  • 第7章 LDA的变分贝叶斯法
  • 第8章 LDA变分EM实现
  • 附录
  • 值得一读的参考文献
  • 欢迎来到异步社区!
  • leovan 今年 02-14 18:00

    配套文件下载无法点击,怎么联系人民邮电出版社客服啊?

    0
    • 小马哥 机器学习猿
      小马哥 机器学习猿 今年 02-15 09:13

      你够买的书应该在右上角“书架”里吧

    • 杨海玲
      杨海玲 今年 02-15 11:32

      @异步客服

    • 异步客服
      异步客服 今年 02-15 13:08

      您好,本书没有配套的资源文件,所以按钮是无法点击的

  • ck4xji61115 今年 02-10 22:05

    我有購買百度上的電子書,請問如果我想看PDF版本一樣得再花一次錢嗎?

    0
  • vigoss 今年 02-04 13:15

    购买了过后,配套文件下载无法点击

    0
  • haistill 今年 01-23 10:25

    购买下载的怎么只有前两章?

    0
  • jtengyp 今年 01-22 21:54

    内容有点散乱,如果是初学者,有可能看不懂

    0
印次
  • 小马哥 机器学习猿 2017/2/12 15:56:07

    页码:前言  •  行数:1  •  印次: 1

    blei是哥伦比亚大学,而非剑桥大学(前言部分)

    2017-02-21 杨海玲 已确认

关于本书有任何问题,请联系: 杨海玲

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  • 印刷方式: 黑白印刷
  • 开  本: 电子书
  • 出版状态: 上市销售

本书作译者

小马哥 机器学习猿
小马哥 机器学习猿 V5

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微博:@数急 清华大学在读博士,互联网数据挖掘研究工程师,毕业于北京邮电大学硕士,曾在新浪网公司与暴风影音公司担任数据挖掘算法工程师,另外在机器学习领域也颇有造诣。欢迎交流

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