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1.动态电力系统的动态理论和分析简介
2.LDA主题模型详解（面试的问题都在里面）
3.无监督第五节：LDA(LatentDirichletAllocation算法细节)（主题模型）
4.LDA-主题模型

动态电力系统的理论和分析简介

       本书深入探讨了电力系统动态行为的理论和分析，以全面理解其运作机理和数学模型为核心。主题全书分为两大部分：

       上篇详细剖析了电力系统中常见的模型码动态元件的数学模型。这部分涵盖了同步发电机的源码意思特性、励磁系统的什动动态模型、原动机与调速系统的态主题模源码中国社区控制理论，以及负荷的型源动态响应、电力网络的动态传导特性、直流输电系统的主题动态效应以及静止无功补偿器的理论基础。每个主题都强调了物理原理的模型码直观解释，使得复杂模型易于理解和掌握。源码意思

       下篇则集中讲解了动态电力系统的什动基本理论和分析方法，包括暂态稳定性分析、态主题模动态潮流分析、型源电力系统振荡和同步问题的动态研究等。这些内容以清晰的思路和简洁的语言呈现，旨在帮助读者深入理解电力系统动态行为的本质和规律。

       本书特别注重理论与实践的结合，是电力系统及其自动化专业研究生的理想教材，对高年级学生、cmano 源码电力系统的研究人员和工程技术人员来说，也是一份宝贵的参考资源。它不仅提供了扎实的理论知识，还为实际问题的解决提供了实用的工具和思路。

LDA主题模型详解（面试的问题都在里面）

       本文参考自《LDA数学八卦》，欲获取此书资源，请关注公众号，并在微信后台回复“LDA”，即可获得赠书。同时，也请帮忙将此资源分享给您的朋友。

       LDA主题模型旨在为每一篇文章找到一个维的向量，该向量中的个值表示该文章属于某个主题的概率。这一过程类似于聚类操作。

       在LDA主题模型中，文章的生成涉及三个要素：词语、主题和文章。词语和主题是多对多的关系，每个词语都可能代表多个主题，mixpanel 源码每个主题下也有多个代表的词语。主题和文章也是多对多的关系，每个主题对应多篇文章，每篇文章也可能涉及多个主题。

       LDA主题模型下，文章由词语序列组成。首先，以一定概率选择一个主题，然后以一定概率选择该主题下的一个词。如果一篇文章由个词组成，则重复上述过程次即可组成这篇文章。值得注意的是，选择主题的过程服从多项式分布，其参数服从Dirichlet分布。在特定主题中选择一个词也服从多项式分布，其参数同样服从Dirichlet分布。这是因为Dirichlet分布是多项式分布的共轭分布，由贝叶斯估计得到的后验分布仍然是Dirichlet分布。

       关于LDA主题模型的源码加载求解参数、Gibbs采样训练流程和预测流程，以及什么是采样等问题的详细解释，请关注微信公众号“算法岗从零到无穷”，并在微信后台回复“LDA”，即可获得更全面的解答。

       在LDA中，主题数目没有一个固定的最优解。模型训练时，需要事先设置主题数，训练人员根据训练结果手动调整参数，优化主题数目，以优化文本分类结果。

无监督第五节：LDA(LatentDirichletAllocation算法细节)（主题模型）

       LDA是一种生成式概率模型，其基本观点认为一个文档由多个潜在主题生成，每个主题由单词的分布表示。LDA假设每个文档的生成过程遵循以下步骤：

       1. 预设主题数量k。

       2. 单词的概率由参数θ控制，θ是一个k维向量，每维值大于0，源码cc且服从伽马分布。

       3. 联合分布于主题混合的参数α和文档混合的参数β已知。

       4. 文档由主题生成，文档参数γ表示文档的主题分布，而单词参数η表示单词的主题分布。

       5. 对文档的边缘分布进行积分，并对主题进行求和，得到文档的边缘分布。

       6. 所有文档的边缘分布相乘，得到整个语料库的概率分布。

       在LDA中，参数α和β是语料库级别的参数，参数γ和η是文档级别的参数，而变量z是单词级别的参数。LDA还假设单词是由主题生成的，且这些主题在文档中是无限可交换的。

       为了计算隐变量z的后验分布，LDA使用了变分推断方法。该方法通过优化过程找到一个下界，变分参数通过优化来接近这个下界。

       在实际应用中，LDA的参数通过经验贝叶斯方法估计。给定一个语料库D，我们希望找到参数θ来最大化边缘似然概率。由于直接计算θ困难，可以使用变分EM算法来估计。

       变分EM算法包括以下步骤：

       1. E步骤：对于每个文档，找到最优的变分参数。

       2. M步骤：最大化结果的下界。

       3. 重复上述步骤直到下界收敛。

LDA-主题模型

       一、数学知识介绍

       1.1 二项分布

       二项分布描绘了在n次伯努利实验中成功次数的概率分布，以抛掷硬币为例，记正面为成功，概率为p，抛掷n次，X表示正面出现次数，其概率分布函数为：[公式]，[公式]。

       1.2 多项分布

       多项分布是二项分布的扩展，适用于n次伯努利实验中不同结果的情况。例如掷骰子，六面骰子的每面出现概率为[公式]，记某面出现次数为[公式]，共掷n次。

       1.3 Beta分布

       Gamma函数用于解决阶乘问题。在实数定义下，Gamma函数为：[公式]；在正整数定义下，为：[公式]。

       Beta函数定义：[公式]，其中[公式]。Beta分布的概率密度函数为：[公式]，其中[公式]表示事件成功的概率，[公式]表示事件不成功的概率，[formula]表示事件成功次数，[formula]表示事件不成功次数。

       1.4 狄利克雷分布

       Beta分布在多维情况下的推广即为狄利克雷分布：[公式]，其中[formula]是连续随机向量，[formula]是纬度数量，[formula]表示各个事件的出现次数。令[formula]、[formula]，带入公式即为二项分布。

       1.5 共轭先验

       贝叶斯公式表示后验概率[formula]与先验概率[formula]、似然函数[formula]的关系，其中[formula]是常数，可以视为归一化因子。共轭先验分布是指在样本似然函数下的先验分布与后验分布为同一类型分布。例如，二项分布的共轭先验为Beta分布，多项分布的共轭先验为狄利克雷分布。

       二、PLSA算法模型

       PLSA（潜在语义主题模型）通过确定文章中的主题来提高语义理解，例如武侠文章通常涉及“江湖”、“武功”等主题。当讨论武功时，很容易联想到相关词，这反映了主题和词之间的概率关系。一篇文章通常包含多个主题，每个主题的概率可以通过词的出现频率估算。

       模型图：文档（D）与主题（Z）之间的关系，以及主题与词（W）之间的关系。

       实际分析时，假设存在k个主题。每篇文档的主题分布服从多项分布，意味着每篇文档包含k个主题，每个主题的概率不同。每个主题的词分布也服从多项分布。通过已知的数据，可以推算出主题和词的概率。

       三、LDA算法模型

       LDA（潜在狄利克雷分配）是一种概率模型，用于发现文档主题的分布。与PLSA类似，LDA通过主题来解释文档的结构，假设主题服从某种分布，从而推导出文档的主题分布。

       3.1 模型图

       参考：cnblogs.com/bigmonkey/p...、优酷视频-七月算法、LDA数学八卦、统计学习方法--李航

       LDA模型通过贝叶斯框架，假设主题本身遵循某种分布，从而在给定数据的情况下推断出参数的最优值，实现对主题和文档之间关系的建模。