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主题模型综述ContentLatent semantic analysis(LSA)SVDProbabilistic latent semantic analysis(PLSA)Expect Maximum(EM)LDA(Latent Dirichlet Analysis)各种各种变种及种及应用（用（扩展部分）展部分）最大似然函数EM（期望最大化算法）EM算法的步骤是：(1)E步骤：求隐含变量Given当前估计的参数条件下的后验概率。(2)M步骤：最大化Complete data对数似然函数的期望，此时我们使用E步骤里计算的隐含变量的后验概率，得到新的参数值。两步迭代进行直到收敛。解决方法（MLE)拉格朗日乘子法求解方程组得到LDA涉及到的数学知识概率 条件概率、贝叶斯、GammaBetaDirichlet分布、共轭分布、随机过程之马尔科夫链随机抽样：MCMC、GibbsSamples