我正在使用this LDA package代替R.特别是我正在尝试supervised latent dirichlet allocation (slda)。在链接包中，有一个mapply(function(x,y){
table(x[y])
},ee,dd)
函数。但令我困惑的是它要求alpha，eta和variance参数。据我了解，我认为这些参数在模型中是未知的。所以我的问题是，包的作者是否意味着这些是参数的初步猜测？如果是，那么似乎不是从运行slda.em的结果中访问它们的方式。
除了编码算法中的额外EM步骤之外，是否有建议的方法来猜测这些参数的合理值？
答案 0 :(得分：4)
由于您正在尝试生成监督模型，因此典型的方法是使用交叉验证来确定模型参数。因此，您将一些数据作为测试集，在剩余数据上训练模型，并评估模型性能，重复k次。然后，您继续使用不同的模型参数重复，以确定哪种结果具有最佳模型性能。
在slda的特定情况下，我会运行demo(slda)来查看作者的实现。运行演示时，您会看到他设置了alpha=1.0，eta=0.1和variance=0.25。我建议使用这些作为起点，然后使用交叉验证来确定更好的参数，如果您需要提高模型性能。