LDA 源码搜索结果, 第63页, Verysource

LDA数学八卦 LDA数学八卦，Mathematics gossip，LDAMathematics gossip
LDA和PCA简单用例本代码是基于LDA和PCA的简单用例，可直接在matlab中运行，适用于初学者。
LDA人脸识别MATLAB（含k近邻算法）现在我们回到LDA的原理上，我们在第一节说讲到了LDA希望投影后希望同一种类别数据的投影点尽可能的接近，而不同类 ... 的距离尽可能的大，但是这只是一个感官的度量。现在我们首先从比较简单的二类LDA入手，严谨的分析LDA的原理。　　　　假设我们的数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym))}D={(x1,y1),(x2,y2),...,((xm,ym ... μ0,μ1,在在直线ww的投影为wTμ0wTμ0和wTμ1wTμ1。由于LDA需要让不同类别的数据的类别中心之间的距离尽可能的大，也就是 ...
LDA数学八卦 LDA模型推到中的疑难困惑还存在的话，大牛写的技术文档给你答疑解惑。
线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)MATLAB实现线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)算法，利用MATLAB实现。附实例原始代码以及结果图
零基础看懂LDA主题模型什么是LDA? L主题模型是怎样运作的? LDA是如何看待文章和主题的? LDA如何知道哪几个词汇是同一个主题的呢？使用吉布斯抽样使主题分布收敛 Gibbs sampling（吉布斯抽样）狄里克雷分布
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基于LDA高频词扩展的中文短文本分类_胡勇军针对短文本特征稀疏、噪声大等特点，提出一种基于 LDA 高频词扩展的方法，通过抽取每个类别的高频词作为向量空间模型的特征空间，用 TF-IDF 方法将短文本表示成向量，再利用 LDA 得到每个文本的隐主题特征，将概率大于某一阈值的隐主题对应的高频词扩展到文本中，以降低短文本的噪声和稀疏性影响。实验证明，这种方法的分类性能高于常规分类方法

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