第20章 潜在狄利克雷分配
覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM；用推导路径、单故障数值轨迹和结论验收门完成独立复核。
学习目标
- 能说明“第20章 潜在狄利克雷分配”如何覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM，并区分原版范围、独立核验和后续扩展
- 能先预测“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”的定义与数值路径，再用已知量、变换、残差和反例逐步复核
- 能注入“用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题”，用“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”决定接受、降级或拒绝方法结论
为什么从这个方法推演开始
LDA页保留主题指派如何更新，漂亮词云不是推断收敛证据。 “第20章 潜在狄利克雷分配”的贯穿任务是：对短语料构造LDA，比较塌缩Gibbs计数与变分参数更新。 动手前先写下哪个定义、矩阵、分布、目标或迭代状态会变化；运行后补理由不算预测。
本页围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”建立参考、故障与恢复路径。只有“第20章 潜在狄利克雷分配”守住“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”并交付词表、文档词ID、K与先验、计数张量、采样轨迹或变分下界、困惑度、稳定性和话题词。，公式、图形或指标才构成统计学习证据。
书目、285个原版层级与版本边界
“第20章 潜在狄利克雷分配”以清华大学出版社官方书页核对李航著《统计学习方法（第2版）》于2019年出版、ISBN 9787302517276和监督/无监督两篇结构，同时以出版社英文版权页确认484页及两篇主要内容，再以出版社公开完整目录逐项核对两篇、22章、256个编号节/小节和附录A-E，因此本站覆盖分母共285个正式目录层级。
“第20章 潜在狄利克雷分配”未取得原书完整正文授权，只以出版社完整目录限定范围；中文解释、推导、数值实验、交互、练习与答案均为独立教学重写。“第20章 潜在狄利克雷分配”按2019年第2版范围解释；当前库函数和后续研究只作独立核验，不反写原版。
本页另以技术核对 1、技术核对 2、技术核对 3核对算法原始定义、实现语义或数值工具。外部资料能验证技术事实，不能反向证明原书正文采用了本站表述。
原版目录层级与方法机制
第20章 潜在狄利克雷分配
↡潜在狄利克雷分配对应原版目录坐标“第20章 潜在狄利克雷分配”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 1/20。 在“第20章 潜在狄利克雷分配”的坐标1中，目录项「第20章 潜在狄利克雷分配」用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断；先冻结符号与形状，再以词表、先验、计数、指派轨迹、变分下界与话题稳定性复核，出现测试语料调参或推断未收敛时撤回结论。
20.1 狄利克雷分布
↡狄利克雷分布对应原版目录坐标“20·1 狄利克雷分布”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 2/20。 目录项「20·1 狄利克雷分布」进入“第20章 潜在狄利克雷分配”后要回答第2个方法问题：它怎样以共轭先验生成话题并用采样或变分推断、改变什么数值状态、由哪些词表、先验、计数、指派轨迹、变分下界与话题稳定性证明，并如何排除测试语料调参或推断未收敛。
20.1.1 分布定义
↡分布定义对应原版目录坐标“20·1·1 分布定义”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 3/20。 围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”的原版层级3把「20·1·1 分布定义」落实为把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；复核者先读取变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例，不能接受只复述结论或公式名称。
20.1.2 共轭先验
↡共轭先验对应原版目录坐标“20·1·2 共轭先验”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 4/20。 对“第20章 潜在狄利克雷分配”而言，目录项「20·1·2 共轭先验」的最小推演合同是把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，第4次检查保存变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例；若产生只复述结论或公式名称，就返回上一步。
20.2 潜在狄利克雷分配模型
↡潜在狄利克雷分配模型对应原版目录坐标“20·2 潜在狄利克雷分配模型”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 5/20。 第5个正式坐标「20·2 潜在狄利克雷分配模型」服务于覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM，需要以词表、先验、计数、指派轨迹、变分下界与话题稳定性呈现以共轭先验生成话题并用采样或变分推断；测试语料调参或推断未收敛会破坏“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”。
20.2.1 基本想法
↡基本想法对应原版目录坐标“20·2·1 基本想法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 6/20。 在“第20章 潜在狄利克雷分配”的坐标6中，目录项「20·2·1 基本想法」用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；先冻结符号与形状，再以变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例复核，出现只复述结论或公式名称时撤回结论。
20.2.2 模型定义
↡模型定义对应原版目录坐标“20·2·2 模型定义”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 7/20。 目录项「20·2·2 模型定义」进入“第20章 潜在狄利克雷分配”后要回答第7个方法问题：它怎样把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同、改变什么数值状态、由哪些变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例证明，并如何排除只复述结论或公式名称。
20.2.3 概率图模型
↡概率图模型对应原版目录坐标“20·2·3 概率图模型”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 8/20。 围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”的原版层级8把「20·2·3 概率图模型」落实为把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；复核者先读取变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例，不能接受只复述结论或公式名称。
20.2.4 随机变量序列的可交换性
↡随机变量序列的可交换性对应原版目录坐标“20·2·4 随机变量序列的可交换性”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 9/20。 对“第20章 潜在狄利克雷分配”而言，目录项「20·2·4 随机变量序列的可交换性」的最小推演合同是把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，第9次检查保存变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例；若产生只复述结论或公式名称，就返回上一步。
20.2.5 概率公式
↡概率公式对应原版目录坐标“20·2·5 概率公式”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 10/20。 第10个正式坐标「20·2·5 概率公式」服务于覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM，需要以变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例呈现把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；只复述结论或公式名称会破坏“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”。
20.3 LDA的吉布斯抽样算法
↡LDA的吉布斯抽样算法对应原版目录坐标“20·3 LDA的吉布斯抽样算法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 11/20。 在“第20章 潜在狄利克雷分配”的坐标11中，目录项「20·3 LDA的吉布斯抽样算法」用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断；先冻结符号与形状，再以词表、先验、计数、指派轨迹、变分下界与话题稳定性复核，出现测试语料调参或推断未收敛时撤回结论。
20.3.1 基本想法
↡基本想法对应原版目录坐标“20·3·1 基本想法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 12/20。 目录项「20·3·1 基本想法」进入“第20章 潜在狄利克雷分配”后要回答第12个方法问题：它怎样把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同、改变什么数值状态、由哪些变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例证明，并如何排除只复述结论或公式名称。
20.3.2 算法的主要部分
↡算法的主要部分对应原版目录坐标“20·3·2 算法的主要部分”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 13/20。 围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”的原版层级13把「20·3·2 算法的主要部分」落实为把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；复核者先读取变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例，不能接受只复述结论或公式名称。
20.3.3 算法的后处理
↡算法的后处理对应原版目录坐标“20·3·3 算法的后处理”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 14/20。 对“第20章 潜在狄利克雷分配”而言，目录项「20·3·3 算法的后处理」的最小推演合同是把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，第14次检查保存变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例；若产生只复述结论或公式名称，就返回上一步。
20.3.4 算法
↡算法对应原版目录坐标“20·3·4 算法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 15/20。 第15个正式坐标「20·3·4 算法」服务于覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM，需要以变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例呈现把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同；只复述结论或公式名称会破坏“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”。
20.4 LDA的变分 EM算法
↡LDA的变分 EM算法对应原版目录坐标“20·4 LDA的变分 EM算法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于交替计算隐变量后验与参数最优更新，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 16/20。 在“第20章 潜在狄利克雷分配”的坐标16中，目录项「20·4 LDA的变分 EM算法」用于交替计算隐变量后验与参数最优更新；先冻结符号与形状，再以责任度、Q函数、参数、似然/下界与多初值轨迹复核，出现似然下降仍宣称收敛时撤回结论。
20.4.1 变分推理
↡变分推理对应原版目录坐标“20·4·1 变分推理”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 17/20。 目录项「20·4·1 变分推理」进入“第20章 潜在狄利克雷分配”后要回答第17个方法问题：它怎样以共轭先验生成话题并用采样或变分推断、改变什么数值状态、由哪些词表、先验、计数、指派轨迹、变分下界与话题稳定性证明，并如何排除测试语料调参或推断未收敛。
20.4.2 变分 EM算法
↡变分 EM算法对应原版目录坐标“20·4·2 变分 EM算法”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于交替计算隐变量后验与参数最优更新，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 18/20。 围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”的原版层级18把「20·4·2 变分 EM算法」落实为交替计算隐变量后验与参数最优更新；复核者先读取责任度、Q函数、参数、似然/下界与多初值轨迹，不能接受似然下降仍宣称收敛。
20.4.3 算法推导
↡算法推导对应原版目录坐标“20·4·3 算法推导”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 19/20。 对“第20章 潜在狄利克雷分配”而言，目录项「20·4·3 算法推导」的最小推演合同是把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，第19次检查保存变量、假设、目标、更新、数值残差、评估和边界反例；若产生只复述结论或公式名称，就返回上一步。
20.4.4 算法总结
↡算法总结对应原版目录坐标“20·4·4 算法总结”，在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于按模型、策略、算法和证据边界比较方法，并受定义域、形状、目标、算法状态与版本边界约束。原版坐标 20/20。 第20个正式坐标「20·4·4 算法总结」服务于覆盖狄利克雷分布、LDA模型、Gibbs采样与变分EM，需要以方法矩阵、假设、目标、算法状态、计算代价与失败边界呈现按模型、策略、算法和证据边界比较方法；异质任务使用统一排行榜会破坏“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”。
先预测，再操作三个章专属实验
1. 定义、推导与变换路径
固定“对短语料构造LDA，比较塌缩Gibbs计数与变分参数更新。”，在参考与反例间切换，逐阶段查看“语料与先验、生成过程、条件后验、采样或变分、话题诊断”的已知量、变换、结果和数值检查。
推导路径
选择案例，逐步核对已知量与变换
怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？
问题设置
对短语料构造LDA，比较塌缩Gibbs计数与变分参数更新。 固定符号、数据、初值、顺序、容差和种子。
事前预测
沿“语料与先验 → 生成过程 → 条件后验 → 采样或变分 → 话题诊断”得到可复核结果。
适用边界
全过程必须满足“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”。
已知量
第20章 潜在狄利克雷分配：声明对象、符号与适用域，冻结数据、形状和版本
变换或更新
只读取本步允许的已知量，并持续满足“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”
阶段结果
语料与先验产生形式化问题状态
数值与逻辑检查
形式化问题状态、索引和数值断言；出现“用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题”时停止
原版坐标：第20章 潜在狄利克雷分配、20.1 狄利克雷分布、20.1.1 分布定义、20.1.2 共轭先验、20.2 潜在狄利克雷分配模型、20.2.1 基本想法、20.2.2 模型定义、20.2.3 概率图模型、20.2.4 随机变量序列的可交换性、20.2.5 概率公式、20.3 LDA的吉布斯抽样算法、20.3.1 基本想法、20.3.2 算法的主要部分、20.3.3 算法的后处理、20.3.4 算法、20.4 LDA的变分 EM算法、20.4.1 变分推理、20.4.2 变分 EM算法、20.4.3 算法推导、20.4.4 算法总结
第20章 潜在狄利克雷分配的可重放方法协议
| 阶段 | 允许动作 | 必留证据 | 拒绝条件 |
|---|---|---|---|
| 语料与先验 | 在“第20章 潜在狄利克雷分配”执行语料与先验，只改变声明的数学或数值状态 | 符号、定义域、形状、数据与版本 | 对象或形状不可追溯 |
| 生成过程 | 在“第20章 潜在狄利克雷分配”执行生成过程，只改变声明的数学或数值状态 | 模型、目标、约束、参数/隐变量与迭代轨迹 | 用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题 |
| 条件后验 | 在“第20章 潜在狄利克雷分配”执行条件后验，只改变声明的数学或数值状态 | 模型、目标、约束、参数/隐变量与迭代轨迹 | 用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题 |
| 采样或变分 | 在“第20章 潜在狄利克雷分配”执行采样或变分，只改变声明的数学或数值状态 | 模型、目标、约束、参数/隐变量与迭代轨迹 | 用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题 |
| 话题诊断 | 在“第20章 潜在狄利克雷分配”执行话题诊断，只改变声明的数学或数值状态 | 残差、诊断、反例、适用边界与复现 | 无法重放或缺少诊断 |
unit: "slm-20"
question: "怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？"
scenario: "对短语料构造LDA，比较塌缩Gibbs计数与变分参数更新。"
stages: ["语料与先验", "生成过程", "条件后验", "采样或变分", "话题诊断"]
invariant: "语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定"
fault: "用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题"
evidence: "词表、文档词ID、K与先验、计数张量、采样轨迹或变分下界、困惑度、稳定性和话题词。"
reset: restore_case_stage_trace_mode_step_gates_and_artifact该协议要求“第20章 潜在狄利克雷分配”在相同符号、数据、形状、初值、顺序、容差和种子下重放。重置后若案例、阶段、轨迹模式、步骤、结论门或证据包没有回到基线，交互状态已经污染比较。
本页回顾
掌握“第20章 潜在狄利克雷分配”不是背诵公式或API，而是能围绕“怎样从文档生成过程连接共轭先验、条件采样和变分下界？”重建定义与数值证据，并用“语料词表、话题数、alpha/beta、初始化、采样/变分更新和停止规则固定”拒绝“用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题”。最终交付为词表、文档词ID、K与先验、计数张量、采样轨迹或变分下界、困惑度、稳定性和话题词。
练习与答案
练习
- 问题 1：方法合同。 “第20章 潜在狄利克雷分配”为什么必须先冻结符号、数据、形状、初值、顺序、容差和种子？
- 问题 2：目录逐项覆盖。 怎样证明原版目录坐标已经进入机制、交互和练习？
- 问题 3：故障恢复。 怎样证明“用测试文档调话题数或超参数，或采样未混合便解释主题”已经被修正？
名词解释
名词解释
本章出现的专业名词，用大白话再讲一遍。
- 潜在狄利克雷分配
检索键 slm-A 对应目录坐标「第20章 潜在狄利克雷分配」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 狄利克雷分布
检索键 slm-B 对应目录坐标「20·1 狄利克雷分布」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 分布定义
检索键 slm-C 对应目录坐标「20·1·1 分布定义」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 共轭先验
检索键 slm-D 对应目录坐标「20·1·2 共轭先验」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 潜在狄利克雷分配模型
检索键 slm-E 对应目录坐标「20·2 潜在狄利克雷分配模型」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 基本想法
检索键 slm-F 对应目录坐标「20·2·1 基本想法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 模型定义
检索键 slm-G 对应目录坐标「20·2·2 模型定义」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 概率图模型
检索键 slm-H 对应目录坐标「20·2·3 概率图模型」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 随机变量序列的可交换性
检索键 slm-I 对应目录坐标「20·2·4 随机变量序列的可交换性」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 概率公式
检索键 slm-J 对应目录坐标「20·2·5 概率公式」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- LDA的吉布斯抽样算法
检索键 slm-K 对应目录坐标「20·3 LDA的吉布斯抽样算法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 基本想法
检索键 slm-L 对应目录坐标「20·3·1 基本想法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 算法的主要部分
检索键 slm-M 对应目录坐标「20·3·2 算法的主要部分」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 算法的后处理
检索键 slm-N 对应目录坐标「20·3·3 算法的后处理」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 算法
检索键 slm-O 对应目录坐标「20·3·4 算法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- LDA的变分 EM算法
检索键 slm-P 对应目录坐标「20·4 LDA的变分 EM算法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于交替计算隐变量后验与参数最优更新，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 变分推理
检索键 slm-Q 对应目录坐标「20·4·1 变分推理」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于以共轭先验生成话题并用采样或变分推断，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 变分 EM算法
检索键 slm-R 对应目录坐标「20·4·2 变分 EM算法」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于交替计算隐变量后验与参数最优更新，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 算法推导
检索键 slm-S 对应目录坐标「20·4·3 算法推导」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于把目录坐标转为有定义、推导、计算和验收的统计学习合同，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。
- 算法总结
检索键 slm-T 对应目录坐标「20·4·4 算法总结」；在“第20章 潜在狄利克雷分配”中用于按模型、策略、算法和证据边界比较方法，需要连接原版范围、定义、数值状态与独立证据。