¿Necesario?
Bueno, generalmente me gusta llamar a los modelos de tema de área general, que en sí mismo es una instancia del área general de factorización de matriz discreta (como los modelos gamma-Poisson, GaP). Entonces, en ese sentido, es mucho más amplio que el antiguo LDA simple.
Pero cuando enseño cosas como LDA y GaP, que deberían enseñarse juntas, lo que me gusta es el hecho de que puedes enseñar un montón de cosas de una vez:
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- Muestreo de Gibbs
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- por qué queremos no paramétricos (solo el por qué … la enseñanza de NP viene después)
Es simplemente un problema fabuloso para explicar un montón de ideas. Por lo tanto, es posible que no necesite LDA, pero la factorización matricial y todas las cosas anteriores son bastante útiles para saber. Aprenderá LDA como un subproducto.
