EM推导PLSA模型
EM推导PLSA模型 回归EM算法 以上是EM算法的框架，基本思想是： E步骤：求当隐变量给定后当前估计的参数条件下的后验概率 M步骤：最大化complete data对数似然函数的期望，把E步当做是已知值，得到新的参数值 不断迭代以上步骤直到收敛。 plsa模型简介 PLSA应用于信息检索、过滤、自然语言处理等领域，考虑到词分布和主题分布，可以看做概率化的矩阵分解，采用EM算法来学习参数。 模型
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