了解了LDA

看了一堆video,终于了解了lda 的思路
用了一个generative process来求word;
然后反过来用word 来求those latent distributions. (posterior process)

开始一直没看懂，折腾了半天。
过程是
1. 看了一堆浅的video
2. 看了david blei的video - （今天早上重复看，希望看懂）
了解了符号什么的，背后思想没有了解主要一个大大误区
     a. 认为generative process时，document input 已经存在(把posterior process混在一起了)
3. 后来觉得看着david blei重复的描述想看懂估计没有可能了解，于是找了另一个视屏(https://www.youtube.com/watch?v=fCmIceNqVog)，还是没看懂，于是找了https://towardsdatascience.com/light-on-math-machine-learning-intuitive-guide-to-latent-dirichlet-allocation-437c81220158 这个文章。
     - 把那个图打印出来，然后对着看了video v1, 然后再联合之前看到的posterior process，搞了半天，一下子通了。哦也！


结论是:
带着错误的assumption - 看不懂，在各种资料下，慢慢发现了错误的assumption, 去除了一瞬间就懂了。

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其实看世界也一样。
人生来下带有少少assumption (e.g., 眼见为真,耳听为实)
活了30几年，好像什么都懂了，其实脑力充斥了更多地assumption (e.g., 种族文化思想所给于的三观)

要完全贯穿宇宙真理，还得要无思无念，不带任何assumption，这样宇宙真理就会赤裸裸一瞬间的把自己呈现给你。