㈠ 有关LDA 参与的反应为什么必须

LDA是有机强碱，二异丙基氨基锂，pKa为34，pKa比它小的质子都可以被它夺取。

LDA空间位阻比较大，与位阻小的质子反应快（动力学控制），比如苯基丙酮与LDA反应，甲基上的质子先失去，尽管实际上苯甲基上的质子pKa更小。另外LDA是非亲核性强碱，也就是一般不作为nucleophile参与SN2反应

㈡ skam里面的vilda是谁

左一

㈢ LDA主题模型，有人用过JGibbLDA这个lda实现么

有很多啊,python里面都有标准的库了,其实有了JGibbsLDA也就够了,想要其他语言的版本,自己改写一个吧

㈣ LDA是什么意思

LDA就是一种文档主题生成模型，也叫三层贝叶斯概率模型，包含文档，主题，词三个层面，文档到主题服从狄利克雷分布，主题到词服从多项式分布。它是一种无监督机器学习技术，用来挖掘语料库、大规模文档集中潜藏的主题信息。

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KillKills

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CASSIS saﾞ CLAP
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㈥ 什么是LDA

二异丙基胺基锂LDA00
LDA
结构简式((CH3)2CH)2N-Li+ pKa=35
CAS 号码：4111-54-0
英文名称：Lithium diisopropylamide
外观：棕黄色溶液
密度：0.812 g/mL at 25 °C
加入0.24%稳定剂，低温保存
用途：非常有名的大位阻强碱，不亲核碱，只能与质子作用而不能发生其他的亲核反应，用于形成碳负离子。
制备：二异丙基胺与丁基锂反应。
性质： 凝固点-22℃。可燃性液体。对空气与水敏感。由二异丙胺与金属锂于低温下反应制得。是有机合成中常用的强碱。

㈦ 什么是LDA主题模型

在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation. LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。
LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。
LDA 模型涉及很多数学知识，这也许是LDA晦涩难懂的主要原因。本小节主要介绍LDA中涉及的数学知识。数学功底比较好的同学可以直接跳过本小节。
LDA涉及到的先验知识有：二项分布、Gamma函数、Beta分布、多项分布、Dirichlet分布、马尔科夫链、MCMC、Gibs Sampling、EM算法等。限于篇幅，本文仅会有的放矢的介绍部分概念，不会每个概念都仔细介绍，亦不会涉及到每个概念的数学公式推导。如果每个概念都详细介绍，估计都可以写一本百页的书了。如果你对LDA的理解能达到如数家珍、信手拈来的程度，那么恭喜你已经掌握了从事机器学习方面的扎实数学基础。想进一步了解底层的数学公式推导过程，可以参考《数学全书》等资料。

㈧ lda得到的主题单词分布可以用来做什么

主题模型一般可以用来进行多兼容分类和标签识别。
比如一篇文章描述了基于Python算法的LDA模型实现，那么它的标签可能是：
“算法理解”，“python语言”，“机器学习”等。
每个标签可以单独认为是文章的一个主题。假设文章LDA主题关键词生成后就是上面的三个词，就可以直接作为这篇文章的标签了。另一种思路是，也可以作为文章的多兼容分类，即同一篇文章同时属于多个类别。

㈨ 什么是LDA(Latent Dirichlet allocation)

lda是一个集合概率模型，主要用于处理离散的数据集合，目前主要用在数据挖掘（dm）中的text mining和自然语言处理中，主要是用来降低维度的。据说效果不错。

以下是在tm中对lda的定义：
Latent Dirichlet allocation (LDA) is a generative probabilistic model of a corpus. The basic idea is
that documents are represented as random mixtures over latent topics, where each topic is characterized
by a distribution over words.

We describe latent Dirichlet allocation (LDA), a generative probabilistic model for collections of
discrete data such as text corpora. LDA is a three-level hierarchical Bayesian model, in which each
item of a collection is modeled as a finite mixture over an underlying set of topics. Each topic is, in
turn, modeled as an infinite mixture over an underlying set of topic probabilities. In the context of
text modeling, the topic probabilities provide an explicit representation of a document.

其实它还可以用在别的方面，早期是被用在自然语言处理的文本表示方面。因为他提供了一个理解相关词为什么在同一文档出现的框架解释模型。

㈩ LDA的介绍

在化学中，它是二异丙基氨基锂（Lithium diisopropylamide）。