如何确定LDA算法中狄利克雷分布两个参数的alpha和beta

如何确定LDA算法中狄利克雷分布两个参数的alpha和beta 使用 SQOOP 将数据从 MySQL 导入 HDFS，Trillion 使用 Mahout 的 LDA CVB 实现对输入数据进行聚类并将结果更新到数据库。 数据流图如下： Mahout算法分析 输入数据格式为矩阵矩阵，关键是待聚类的LDA算法中狄利克雷分布的两个参数alpha和beta。

不知道你们的PID表在控制什么，我们用它来控制蒸汽膜阀的动作来控制温度，一般表都有PID自诊断，表本身可以计算出合适的PID值。 我的经验是，p 值是最重要的，通常 p 值越小，控件的动作响应越快，而 i 值和 d 值只是有助于更好地控制。

让我告诉你我们设备的经验点之一，P 3，I 60，D 90，希望对您有所帮助。 许多控件也慢慢地用 pid 值进行实验。 由于应用范围广泛，很难根据公式计算PID值。

以下内容摘自网络：

PID控制模式的具体过程是计算PID计算的误差和温度变化率，首先计算P参数和误差的基本输出，根据误差和i参数的累积值计算修正量，最后找出控制点和温度设定点之间的平衡状态， 最后通过温度变化率和D参数控制温度变化率，防止温度剧烈变化。调谐时，先调整p，使i和d的效果无效，观察温度变化曲线，如果变化曲线出现多次，则应放大比例（p）参数，如果变化曲线很平坦，则应减小比例（p）参数。 比例（p）参数设置好后，设置积分（i）参数，与p参数正好相反，曲线平坦时需要放大积分（i），如果有多个波形，则需要减小积分（i）。

比例（p）和积分（i）设置后，设置微分（d）参数，微分（d）参数的设置方式与比例（p）参数相同。

Alpha 是一个超参数，可以用贝叶斯经验估计，在最初的 BLII 工作中，使用 EM 算法来估计超参数。 步骤 E 是一个固定的超参数，其中推断变分参数 gamma 和 phi，然后在步骤 m 处，使用步骤 E 得到的变分参数来最大化边缘似然函数来估计 alpha 和 beta。 步骤E和步骤M迭代进行，最后收敛到一个固定值。

这就是变分em法，BLE

深度学习在语音识别、图像处理等方面取得了巨大成功。 从今年年初开始，在自然语言处理领域也出现了一波深度学习应用浪潮，比如今年有人在ACL（应该是BBN公司吧？ 深度学习的使用大大提升了统计机器翻译的性能，值得期待。

关于深度学习的挑战和方向，其实可以关注深度学习领域重要学者的相关综述文章和专著，比如 Learning Deep Architectures for AI （2009） 和 Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep，Yoshua Bengio 撰写了 Architectures （2012）、Representation Learning： A Review and New Perspectives （2013）。

人们普遍认为，深度学习在语音识别和图像处理方面可以取得长足的进步，因为这两个领域的相关特征信息都比较低级，可以借助深度学习强大的学习能力来学习复杂的信息。 在自然语言处理领域，人们已经做过很多次使用深度学习的尝试，发现很难在语音识别和图像处理方面取得如此大的突破，因为自然语言的相关特征信息比较高（例如，自然语言的基本单位——词汇——本身就具有丰富的语义内涵， 尤其是与图像中的“线条”、“纹理”等特征相比），语言专家在深度学习之前已经整理了许多精致而复杂的知识库。如wordnet等，这些知识将相关处理性能推向了更高的水平。因此，当深度学习进入自然语言时，如果还是像语音识别、图像处理这样的零知识起步，就相当于抛弃了丰富的语言知识，重新开始，这不符合自然语言处理的特点。 因此，深度学习可能的一个重要发展方向是如何有效地整合人们在深度学习框架中构建的丰富的先验知识（包括语言知识和世界知识）。

需要注意的是，与LDA（潜在狄利克雷分配）和其他流行的机器学习算法不同，深度学习不是一种特定的算法，而是一系列采用“深度”学习思想的算法的总称。 因此，建议先阅读一些教程，了解深度学习中的主要算法和角色，然后再了解具体算法。