学习建议：
从大方向上把握LDA
1、先了解主题模型的历史
可以通过了解主题模型的历史，从基于统计学分布的一元模型，多元混合模型，到基于贝叶斯的一元模型。再到pLSA，再到基于贝叶斯的LDA。
参考https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42560693
2、再了解pLSA与LDA可以用来干什么
对于M篇文档，通过模型的计算，可以得到M篇文档中每一个文档下的主题分布，每一个主题下的单词分布。
用处1，可以用此来得到每个文章之间的相似性（计算主题向量之间的距离即可，越小的说明越相似）。用处2，可以用来的到一篇文档的关键词（不同主题下的前几个概率最大的词）
注意pLSA是统计观点，是通过EM算法求得。而LDA是贝叶斯观点，通过Gibbs或者变分EM算法可以求解得到模型参数。参考http://www.cnblogs.com/pinard/p/6873703.html
而对于新来的一篇文章，怎样计算得到该文章的主题分布呢？
pLSA类似于朴素贝叶斯， 仍然需要统计各种东西然后按照EM算法的到的参数公式进行计算。
而LDA则通过Gibbs采样的前半部分可以得到其主体分部。参考http://www.cnblogs.com/pinard/p/6873703.html
以上就是LDA基本原理，弄懂就可以调用LDA包了。要是想深挖下面的理论，还需要弄清许多推导的细节。
3、再具体了解LDA中的几个基本概念都是什么。
4、最后再看看LDA模型是怎么得到以及怎么求解参数（gibbs采样）的。参考https://blog.csdn.net/yhao2014/article/details/51098037
LDA要干的事情：根据给定的一篇文档，推测其主题分布。
狄利克雷分布，被称为是分布的分布。
从一个分布中采样，得到的就是一个随机变量X。
从一个分布的分布中采样，得到的就是关于X的分布。然后再从X的分布中采样，才能得到随机变量X。
对图片中四句话的解释：
狄利克雷分布 是多项式分布的 共轭先验分布。也就是说，已知先验概率，是可以对X进行采样的。
主题符合多项式分布。于是，先采样的到主题的分布。
再从主题的分布中采样的到第j个单词的主题。
单词符合多项式分布，再从狄利克雷beta中采样得到单词的分布
再从单词的分布中采样得到单词。
顺序统计量中Xk的分布。先计算落在[x,x+detax]的概率。
通过上述推论，在区间中有一个X落在[x,x+detax]中的概率是P(E)。而这个X的取值可能有n个，所以情况会有Cnn-k种。
超过两个的额情况就是高阶无穷小。
于是可知落在区间中的概率，而连续分布的概率密度，可以通过极限求得。
1、最终发现这个可以与gama函数联系起来。然后推出了beta分布。
2、beta分布中，beta是二项分布的共轭先验分布，这一点从知乎，如何通俗理解beta分布中可以得到结论。
经过最终计算beta的期望，发现最终E(p)等于alpha\alpha+beta，服从beta分布的随机变量的均值，都可以通过这个期望来得到。
EM算法，推导过程也挺简单，可以特意记一下公式。最终的参数jesen不等式，得到的参数值。
对于pLSA算法，认为参数theta是固定参数，设定好参数以后，最终可以对此参数采用EM算法，估计得到模型的两个参数，使得能够满足极大似然，从而可以用于估计，分类。
注意，此时pLSA没有考虑先验分布。而LDA考虑了先验分布，所以才需要加上两个先验概率。
最终求得狄利克雷概率分布的期望值（知道其中任意元素的期望值，也就是一系列的概率分布值也确定了）。
而alpha，beta参数也已知
所以，通过gibbs采样，得到了两个狄利克雷分布。LDA模型需要的参数就已经知道啦。
LDA中，先根据狄利克雷分布，采样产生主题分布，再根据主题分布产生主题。（多了一步采样产生主体分布。因为在pLSA中认为主体分布是固定的参数，不需要采样的。）
再查查LDA在文本分类上的应用。
得到模型的参数以后，就可以对文本求得后验概率，每个文本属于某一个主题的概率也就可以确定了。主题相似的文本相似度就高。
LDA模型的一个简单应用。
应用：将LDA模型应用于1篇文档，进行关键词抽取。
方法与原理依据：LDA模型能够得到每个主题生成每个词的概率，那么我们可以把每个主题中的TopK个词取出来作为该文档的关键词（移除重复出现的词）。
对上面这句话的理解，就是，比如我们假定有5个主题，那么我们可以根据LDA算出这篇文档属于这五个主题的概率。然后这5个主题生成词的概率我们也能知道，比如第1个主题生成每个词的概率我们能够得到，我们就取前两个或者三个词作为这个文本的关键词。同理我们能得到十个或者十五个关键词，再去重，取权重，就能得到这个文档的关键词了。
与pLSA相比，贝叶斯化带来的好处。
对于一篇新的文章，通过gibbs采样，即可得到
这篇文章的主体分布的参数。即可进行
这个利用看到的文档推断其隐藏的主题（分布）的过程（其实也就是产生文档的逆过程），便是主题建模的目的：自动地发现文档集中的主题（分布）。
怎么进行目的呢？即求得主题分布呢？
pLSA中，把已知概率p（w，d）用两个与主题有关的概率参数表示，然后利用极大似然函数，此时，未知参数与极大似然函数都已经具备，就可以进行EM算法了。
https://www.cnblogs.com/fengsser/p/5836677.html
LDA的使用是上述文档生成的逆过程，它将根据一篇得到的文章，去寻找出这篇文章的主题，以及这些主题对应的词。
是不是可以认为，在得到样本x以后，就可以得到后验分布theta了，相当于一直x以后，该文档的主题也就都可以求得了。
pLSA的通过EM算法求解，我们会得到两分参数的估计。根据这两个估计，我们可以求得每个文章中的主题分布，每个主题下的单词的分布。
如下，其中LDA与pLSA类似。
对于下图中的pLSA，在已经训练，得到这两个参数以后，基于统计的思想，我们认为，这两个参数是不变的。因为是矩阵，我们甚至可以求得每个文档下的主题分布，每个主题下的词的分布。
类似于朴素贝叶斯，需要对许多数据进行统计，然后求得参数。
而对于来了一篇新的文章，想要得到该文章的主题分布，以及主题下词的分布。就可以利用这两个公式进行计算了。k等于5的话，文档i下面我们就能得到5个theta。
LDA的求解方法：因为LDA基于贝叶斯学派的观点，所以用别的算法估计这两个参数十分麻烦，可以用变分EM算法或者gibbs采样可以求得这两个参数。
而对于新的一篇文档，要得到文档的主题分布，也是用gibbs采样的前半部分求得。参考http://www.cnblogs.com/pinard/p/6867828.html
