lda和lsi区别 lda与hmdsli

LDA特征在文档打标签等任务上表现很好 LSI文档lda和lsi区别的潜在语义 通过分解文档词频矩阵来计算文档的潜在语义lda和lsi区别，和LDA有一点相似，都是文档的潜在特征 这部分不是重点，传统机器学习算法中能用来分类的模型都可以用，常见的有NB模型，随机森林模型RF，SVM分类模型，KNN分类模型，神经网络分类模型 这里重点提一下贝叶斯。

对于问题3，牛人们整出lda和lsi区别了pLSI也叫pLSA和隐含狄利克雷分布LDA这类基于概率分布的主题模型来替代基于矩阵分解的主题模型回到LSI本身，对于一些规模较小的问题，如果想快速粗粒度的找出一些主题分布的关系，则LSI是比较好的一个选择，其他时候，如果lda和lsi区别你需要使用主题模型，推荐使用LDA和HDP。