下面和大家分享下机器学习中ＬＤＡ主题模型的心得，首先从大体上来说假设有400篇文档，每一篇文档后面都m个主题，可以是 医学，教育，军事。。 那么对这400篇文档我们提取出它的词库，假设一共有L个词
那么每一个主题后面都对应着一个词库，我们可以理解为每一个主题后面都对应着L维的一个词分布。好的接下来我们拿到一篇文档，它后面有个主题分布是m维的，那么我们从这m维的主题分布中根据分布选出一个主题，然后这个主题背后又有一个L维的词库分布，再从这个词库分布中选出一个词。然后不断地迭代，这就是LDA总体在干的事情。总体看上去好像不难，不过具体讨论到各个主题分布，以及相应的词分布时可能就有点绕了，LZ也是花了一些力气才把它理解
那么接下来我们先讨论一个叫做beta分布东西，那么对它进行一个高维推广就是一个狄利克雷分布，这个分布，有了这两个东西，其实说白了，主题分布就一个狄利克雷(简记为dir)分布乘上一个多项分布，根据共轭分布，所以就得到一个新的狄利克雷分布，这个dir分布那么他有个参数alpha需要调参，当这个参数大于1，那么一篇文档的主题就越不明显，如果这参数小于1，那么这篇文档的主题就更加突出。接下来我们对于词分布做同样的事情，每一个词都是一个参数为alpha2的dir分布，好了那么主题分布有了，关于我们文档主题的个数m和主题分布alpha和alpha2需要自己调参的，根据实际情况。
好了那么词分布有了，主题分布有了，我们就能做开头说的事情了，对于一篇文档，更加dir的主题分布选出主题，再根据主题后面的词分布选出词，那么我们就能选出这个主题在这篇文档中的词，或者这个词的主题关于其中的公式推动请允许LZ偷个懒（哈哈哈）很多文献中都有相关推导，其实是LZ找不到文档了
接下来我们说gibbs采样，其实也可以说得很简单，就是假如一篇文档中有诺干个词，那么我们把其中一个词去掉z,然后看其他词对于主题分布，那么我们就能求在去掉z词之后词z的主题分布，然后从这个分布中根据概率选出一个主题，这就是这个词的主题。