对于主题建模， 为什么random_state参数在NMF和LDA算法中使用？ 什么是使用每次生成随机话题的好处是什么？
两种算法是随机的 - 这意味着他们使用随机性估计一个很好的答案的一部分。它这样做的方式，使之易于处理，并在LDA的情况下，整个模型是随机的，最好为您提供一个概率分布（称为“后验分布”）的答案，而是提供了一个单一的，有可能的答案作为估计。
所以答案是，在算法使用的随机性使得一个非常困难的问题更简单，可行的，在不到一百年来计算。
如果你打算使用它们，我认为它会做你好好学习他们，学习他们是如何工作的，为什么他们的工作什么的。使用的工具，你不明白是有风险的，因为你真的不知道什么工具提供的结果实际上意味着。一个例子是在所有的“主题”的numerors单词，概率非常低。在这些概率的差异实际上是毫无意义的 - 给从后一个不同的样本，你会得到不同的概率，单词之间有不同排列顺序。