এলডিএর দুটি হাইপারপ্যারামিটার রয়েছে, তাদের সুরের প্রেরণার বিষয়গুলিকে পরিবর্তন করে।
এলডিএতে আলফা এবং বিটা হাইপারপ্যারামিটারগুলি কী অবদান রাখে?
এক বা অন্য হাইপারপ্যারামিটারগুলি বৃদ্ধি বা হ্রাস পেলে কীভাবে বিষয়টির পরিবর্তন হবে?
কেন তারা হাইপারপাটারগুলি এবং কেবল পরামিতিগুলি নয়?
উত্তর:
ডিরিচলেট বিতরণটি বহুবিধ বিতরণ। আমরা ফর্ম ~ 1 এর আকারের কে এর ভেক্টর হিসাবে ডিরিচ্লেটের পরামিতিগুলি বোঝাতে পারি , যেখানেaপরামিতিগুলিরআকারKএরভেক্টরএবং∑xi=1।
এখন এলডিএ কিছু কনস্ট্রাক্ট ব্যবহার করে:
পূর্ববর্তী দুটি হ'ল এমন বিতরণ যা আপনি সত্যিকার অর্থে ডেটা থেকে দেখেন না, এ কারণেই তাকে সুপ্ত বা গোপন বলা হয়।
পূর্বের পরামিতিগুলিকে হাইপারপ্যারামিটার বলে । সুতরাং, এলডিএতে, উভয় বিষয়ের বিতরণ, নথির ওপরে ও ডাবল শব্দগুলির মধ্যেও চিঠিপত্র প্রিয়ার রয়েছে, যা সাধারণত আলফা এবং বিটা দ্বারা চিহ্নিত করা হয় এবং কারণ পূর্ববর্তী বিতরণগুলির পরামিতিগুলিকে হাইপারপ্যারামিটার বলে।
অতিরিক্ত, দয়া করে নোট করুন যে প্রিয়ার্স প্যারামিটারগুলির মানগুলি বন্টনটির মসৃণ পিডিএফগুলি উত্পাদন করে কারণ প্যারামিটারগুলির মান 1 কাছাকাছি থাকে তাই আপনার যদি আত্মবিশ্বাস থাকে যে কোনও কিছু উচ্চমানের আত্মবিশ্বাসের সাথে আপনি জানেন এমনভাবে স্পষ্টভাবে বিতরণ করা হয়েছে পরম মানের 1 থেকে দূরের মানগুলি ব্যবহার করতে হবে, যদি আপনার কাছে 1 এর কাছাকাছি মানের চেয়ে এই ধরণের জ্ঞান না থাকে তবে এই জ্ঞানের অভাবকে এনকোড করা হবে। এটি সহজেই বন্টনের সূত্র থেকে 1 টি কেন ডিরিচলেট বিতরণে এ জাতীয় ভূমিকা পালন করে তা সহজেই দেখা যায়।
আশা করি এটি সাহায্য করেছে।
প্রতিসাম্য ডিরিচলেট বিতরণগুলি (সরলতার জন্য) ধরে নেওয়া, একটি স্বল্প আলফা মান প্রতিটি ডকুমেন্টকে কয়েকটি কয়েকটি প্রভাবশালী বিষয়ের সমন্বয়ে আরও বেশি ওজন দেয় (যেখানে একটি উচ্চ মানের আরও অনেক তুলনামূলকভাবে প্রভাবশালী বিষয়গুলি ফিরিয়ে দেয়)। একইভাবে, একটি নিম্ন বিটা মান প্রতিটি বিষয়কে কেবল কয়েকটি প্রভাবশালী শব্দের সমন্বয়ে আরও বেশি ওজন দেয়।