LDA 源码搜索结果, 第40页, Verysource

2D-LDA，对人脸数据降维后识别 LDA是一种线性降维方法，具有很好的聚类效果，该程序首先对识别人脸数据降维识别，并有详细的说明。
LDA文本分类模型基于语义模型的场景建模算法常常会关注模型中的参数与视频中的信息的对应关系，一般来说，模型里相对重要的参数都有其特有的意义（对应视频中的一个事件或者是主题概率等）。LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型[21]是一种简单而有效的基于语义模型的场景建模建模算法，由于这种模型被广泛而大量的使用，下面将对这种模型做详细的介绍。 LDA模型原本用于文本分类领域，下面是LDA模
lda 人脸识别 lda 的人脸识别的matlab代码，实现人脸的识别
LDA模型里Gibbs sampling后验概率详细推导过程 LDA模型的理解对很多人是一种挑战，尤其是参数估计部分。本文档详细给出了TOTLDA和LDA两个主题概率模型的参数估计需要用到的后验概率的推导过程，并采用了两种方法，对主题概率模型研究人员具有很好的启发意义！
LDA人脸识别matlab程序代码 LDA人脸识别matlab程序代码！
BOW and pLSA and LDA 对BOW模型，pLSA模型，LDA模型进行详细的分析
基于LDA和KNN的人脸识别matlab实现 example: 演示程序 creatData:生成数据 creatTrainLabelMat:生成数据标签 LDA:提取fisherface knnRecognition:knn分类器 knnsearch:knn搜索
LDA，matlab实现 LDA（ Linear Discriminant Analysis），很不错
LDA，PCA算法包含若干文件，用LDA，PCA进行图像识别，很有用。适合初学PCA，LDA用户
LDA模型学习笔记从LSA到PLSA到LDA，对文本的建模一步步的完善，LDA在document到topic一层引入了dirichlet分布，这是它优于PLSA的地方，使得模型参数的数量不会随着语料库的扩大而增多。LDA建模中最关键的是对参数的估计，原始paper中使用的是variational inference和EM算法，但这不是必须的，实际上有更容易计算的方法：Gibbs Sampling。目前已经有该方法的

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