三大参数估计方法(MLE, MAP, BOA)

以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型,然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数,我们可以有很多重要的应用,比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。   1、最大似然估计MLE 首先回
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