LDA 源码搜索结果, 第64页, Verysource

基于LDA特征扩展的短文本分类_吕超镇针对中文短文本篇幅较短、特征稀疏性等特征，提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型的特征扩展的短文本分类方法。在短文本原始特征的基础上，利用 LDA 主题模型对短文本进行预测，得到对应的主题分布，把主题中的词作为短文本的部分特征，并扩充到原短文本的特征中去，最后利用 SVM 分类方法进行短文本的分类。实验表明，该方法在性能上与传统的直接使用 VSM 模型来表示短文本特征的方法相比，对不同类别的短文本进行分类，都有不同程度的提高与改进，对于短文本进行补充 LDA 特征信息的方法是切实可行的。
lda图像分类器+滤镜识别提取颜色自相关矩阵，通过lda分类器，先训练，后面再用其他滤波器，可以识别不同种类滤镜
R语言jiebaR中文分词并做LDA主题建模使用R语言中的jiebaR包，对中文文本进行分词，求词频，做词云图并进行LDA主题建模
LDA论文原文 Blei的LDA论文原文，大家自行取用 ~
LDA-线性判别分析 ... 内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性，与PCA区别：LDA考虑分类标签，属于有监督分类。 (Linear discriminant analysis (LDA) is a generalization of Fisher s linear discriminant, a method used in statistics, pattern recognition and machine learning to find a linear ...
通俗理解LDA主题模型LaTeX版（排版by陈友和）通俗理解LDA主题模型LaTeX版（排版by陈友和）,这本书的内容通俗易懂，值得学习。
LDA 基于pymc 用python 实现代码用python写的代码，实现基于pymc 的LDA文档主题生成模型
LDA数学八卦 LDA数学八卦，深入浅出学习LDA，贝叶斯文本建模，PLSA建模，以及LDA文本建模
一种联合概率匹配和基于LDA思想的领域自适应代码JGSA 该代码是针对于领域自适应问题，即迁移学习的一个分支，提出的一种基于联合领域分布匹配的算法，并且把LDA中最小化类内散度和最大化类间散度结合进去了，该算法能够讲一个领域中训练的分类器直接应用到另外一个领域，通过将二者投影到一个公共子空间。迁移学习是一个目前比较热门的问题，很好地解决了小样本问题，和避免了反复标注数据集的巨大损耗。
通俗理解LDA主题模型LaTeX版(排版by陈友和) 一个介绍LDA的笔记，描述比较详细，容易理解，供LDA模型爱好者参考。

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