本文不是站在专业的角度上去解释LDA深奥的原理，而是从科普的角度加上本人简单粗暴的理解，使从未接触过的LDA的人对其有一个通俗印象。（ps：本人不是该领域的技术人员，只是一个对其感兴趣的业外人，很多表述有不严谨之处，恳请指出，本人耐心接受，不喜勿喷）
1、概念
a、是一种无监督的贝叶斯模型
b、是一种主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题按照概率分布的形式给出
c、同时它是一种无监督学习算法，在训练时不需要手工标注的训练集，需要的仅仅是档集以及指定主题的数量量k即可。
d、是一种典型的词袋模型，即它认为一篇文档是由一组词构成的一个集合，词与词之间没有顺序以及先后的关系。
以上概念摘自网络，根据我的理解，上面一段话翻译成人话就是：
①可以把文档集中的每一篇文档是什么主题以概率分布的形式给出来，形式如下图：
这样的一个作用就是只要有一篇文章，就可以知道这一篇文章被分为每一类主题的概率，如果这个数据量比较大的情况下，基本可以判断出这篇文章是什么主题。
②对于①判断文章主题的准确性，是可以通过文章训练后提高的，而用于训练的文章，也不需要提前标注文章的一些属性。
③这个模型处理的方式是把文章通过分词形成一个个词，且不考虑词与词之间顺序，就像是一个装满词语的口袋一样，称为词袋模型。
2、原理
根据上述基本可以理解为：给你一篇文章，你就能够判断这篇文章是什么主题的，好牛逼的样子，但是是怎么做到的呢？
这里又的搬出伟大的贝叶斯公司：
我们不讨论计算的步骤，反正已经经过无数大神门验证过了，我们就直接相信这个是正确的就行了，一步一步计算后得到下面公式：
P(θ | y) = P(θ | x) * P(x | y)
然后把字母换成我们的汉字，就变成了下面的公式：
P(单词 | 文档) = P(单词 | 主题) * P(主题 | 文档)
仔细一看，我们要求的不就是P(主题 | 文档)这个吗？而对于给定的一篇文章，P(单词 | 文档)是很容易统计出来的，所以我们只要有P(单词 | 主题)这样一个东西问题不就解决了吗？
所以我们训练生产LDA的目的，就是要拿到P(单词 | 主题)这样一个分布。由此引出的LDA的生成过程如下：
one、对于语料库中每一篇文档，从主题分布中选出一个主题
two、从该主题的单词分布中抽出一个单词
three、重复上述的过程，知道遍历文章的每一个单词
理解：
如上图，使用公式P(单词 | 文档) = P(单词 | 主题) * P(主题 | 文档)，通过左图，也就是P(主题 | 文档)的值，和直接统计的P(单词 | 文档)的值，不断的去修正P（词|主题）的分布。当训练达到一定的程度之后，可以直接把右图也就是P（词|主题）的分布是正确的。这样就可以在使用LDA时，通过主题和词的分布，结合P(单词 | 文档) = P(单词 | 主题) * P(主题 | 文档)公式，对于一篇新的文章，可以拿到P（主题|文档）的值，也就是该文档的主题分布。
3、总结
所谓的LDA模型，实际上就是基于许多理论基础，通过大量的文档，总结出主题的单词分布，使用的时候，又根据此模型，反算出该文档的主题分布，从而判断该文档主题。
看了上文的解释之后，对LDA是不是有个最初步的印象了呢？
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