最近看Gibbs sampling的LDA源代码，发现有如下一段：

// cumulate multinomial parameters

for (int k = 1; k < trnModel.K; k++){

trnModel.p[k] += trnModel.p[k - 1];

}

// scaled sample because of unnormalized p[]

double u = Math.random() * trnModel.p[trnModel.K - 1];

for (topic = 0; topic < trnModel.K; topic++){

if (trnModel.p[topic] > u) //sample topic w.r.t distribution p

break;

}

初看不明白是什么意思。后来仔细体会了一下scaled sample，大致想想可能意思是根据元素的值，来做随机选择（主题）。一般情况下，随机选择是一个完全随机的，例如从1-10中随机选择一个数，那么，其中每一个数被选中的概率是均等的。假设有这样一种随机抽样，1-10中每个数字被选中的概率比这个数字的值成正比，那么应当怎么选择呢？ 这个过程即可使用scaled sample计算。

   可以简单操作如下：

   （1）加总所有的值；

   （2）在总值内做均等随机（Java中的Math.random()），取出一个值；

   （3）查找这个值在原始序列中的位置，即取出原始值。

转载本文请联系原作者获取授权，同时请注明本文来自毛进科学网博客。

链接地址：https://m.sciencenet.cn/blog-563898-854390.html?mobile=1

收藏

分享