lda主题模型

LDA-线性判别分析（四）

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 11:02

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models

摘要：概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法。本文首先回顾了这一领域的主要思想，接着调研了当前的研究水平，最后展望某些有所希望的方向。
·2015-11-13 10:32

LDA-math-LDA 文本建模

转自：http://cos.name/2013/03/lda-math-lda-text-modeling/ 5.
·2015-11-13 10:08

基于LDA对关注的微博用户进行聚类

p=237        最近看了LDA以及文本聚类的一些方法，写在这里算是读书笔记。
·2015-11-13 10:06

LDA（Latent Dirichlet Allocation）

转自：http://leyew.blog.51cto.com/5043877/860255#559183-tsina-1-46862-ed0973a0c870156ed15f06a6573c8bf0 LDA
·2015-11-13 10:00

搜索背后的奥秘——浅谈语义主题计算

本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出
·2015-11-13 10:59

强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected] 前言：     上一次写了关于PCA与LDA
·2015-11-13 09:04

转：关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码 转： http://andyliuxs.iteye.com/blog/1051743
·2015-11-13 08:33

转：概率主题模型简介 --- ---David M. Blei所写的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的译文

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转： http://www.cnblogs.com
·2015-11-13 08:23

转：关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码   原文： http://www.cnblogs.com/youth0826
·2015-11-13 08:18

Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结

Reading Note : Parameter estimation for text analysis 暨LDA学习小结 原文： http://www.xperseverance.net/blogs
·2015-11-13 08:16

机器学习中的数学-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

转：http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/08/lda-and-pca-machine-learning.html 版权声明：  
·2015-11-13 08:09

PCA和LDA

一.PCA             在讲PCA之前，首先有人要问了，为什么我们要使用PCA，PCA到底是干什么的？这里先做一个小小的解释，举个例子：在人脸识别工作中一张人脸图像是60*60=3600维，要处理这样的数据，计算量肯定很大，为了能降低后续计算的复杂度，节约时间，我们在处理高维
·2015-11-13 05:02

一个Spectral Clustering方法的小结

从很老很老的PCA/LDA，到比较近的SpectralEmbedding/Clustering，都属于这类。;为什么要用SVD/特征值分解?;其实并不是为用而用，而是不得不用。
·2015-11-13 05:10

zju 1098 simple computers

cstdio> #include<cstdlib> #include<memory.h> #include<cstring> enum INST{STA,LDA
·2015-11-13 04:52

线性判别式分析-LDA-Linear Discriminant Analysis

 LDA是什么     线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。
·2015-11-13 02:39

LDA-线性判别分析（一）预备知识

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:11

LDA-线性判别分析（二）Two-classes 情形的数学推导

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:10

LDA-线性判别分析（三）推广到 Multi-classes 情形

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:09

LDA-线性判别分析（四）其他几个相关问题

本来是要调研 Latent Dirichlet Allocation 的那个 LDA 的, 没想到查到很多关于 Linear Discriminant Analysis 这个 LDA 的资料。
·2015-11-13 00:08

在VS2010中应用LDA（C）源码

网上LDA源码很多，但是想要跑起来，确实是需要些语言功底的。
·2015-11-12 20:49

Latent Dirichlet allocation

Wikipedia, the free encyclopedia   In statistics, latent Dirichlet allocation (LDA
·2015-11-12 18:36

LDA,咱们一起来学习

Topic Models Latent Dirichlet Allocation(LDA) [pdf]模型是近年来提出的一种具有文本主题表示能力的非监督学习模型。
·2015-11-12 18:29

LDA相关论文汇总

转：http://blog.csdn.net/pirage/article/details/9467547 LDA理论 David M. Blei, Andrew Y.
·2015-11-12 16:25

Manifold Learning: ISOMAP

转：http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/faa54786a3ddd1d7d1f8cd0b 在常见的降维方法中，PCA和LDA是最为常用的两种降维方法。
·2015-11-12 16:22

Topic model的变种及其应用［1］

转： http://www.blogbus.com/krischow-logs/65749376.html   LDA 着实 带领着 Topic model 火了一把
·2015-11-12 16:21

关于LDA的文章

转：http://www.zhizhihu.com/html/y2011/3228.html l  Theory n  Introduction u  Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis. u  Latent diric
·2015-11-12 16:20

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

前言：     上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。
·2015-11-12 16:57

Opencv+C++之人脸识别二

除了PCA外，LDA也是一种比较简单实用的降维方法，大家可以对比两种降维方法；基于PCA降维后的数据，我们接着要做的是用训练数据将测试数据表示出来 接着通过以下的误差判别式来找到M
·2015-11-12 15:24

Latent Dirichlet Allocation(LDA)

  在说明LDA模型
·2015-11-12 12:52

走进LAPACK（三）

nbsp;     BLAS函数（dgemm，zgemm） 函数原型：call dgemm(transa, transb, m, n, k, alpha, a, lda
·2015-11-12 10:05

cacti的介绍、安装、配置、及维护

它提供了非常强大的数据和用户管理功能，可以指定每一个用户能查看树状结 构、host以及任何一张图，还可以与LDA
·2015-11-12 10:58

LDA(latent dirichlet allocation)

1.LDA介绍 LDA假设生成一份文档的步骤如下： 模型表示： 单词w：词典的长度为v，则单词为长度为v的，只有一个分量是1，其他分量为0的向量     &
·2015-11-12 09:31

LDA Gibbs Sampling

注意：$\alpha$和$\beta$已知，常用为（和LDA EM算法不同） 1.
·2015-11-12 09:31

数据挖掘（算法概要链接）

相关链接 http://blog.csdn.net/column/details/datamining.html   通俗理解LDA主题模型 http://blog.csdn.net/
·2015-11-12 09:43

SVD学习

前言：     上一次写了关于PCA与LDA的文章，PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。
·2015-11-11 17:56

关于Latent Dirichlet Allocation及Hierarchical LDA模型的必读文章和相关代码

LDA和HLDA： （1）D. M.
·2015-11-11 11:02

主题模型 LDA 源码分享

转载请注明来源：http://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/9046835 Latent Dirichlet Allocation（LDA）是目前业界最为流行的机器学习方法之一
·2015-11-11 10:29

主题模型-LDA浅析

（一）LDA作用         传统判断两个文档相似性的方法是通过查看两个文档共同出现的单词的多少，如TF-IDF等，这种方法没有考虑到文字背后的语义关联，可能在两个文档共同出现的单词很少甚至没有
·2015-11-11 09:30

机器学习中的数学(4)-线性判别分析（LDA）, 主成分分析(PCA)

版权声明：     本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected] 前言：     第二篇的文章中谈到，和部门老大一宁出去outing的时候，他给了我相当多的机器学习的
·2015-11-11 07:40

机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系[email protected] 前言：     上一次写了关于PCA与LDA
·2015-11-11 07:35

打个广告：承接本硕毕业设计和其他外包项目

对于硕士方面，本人可以承接自然语言处理，文本挖掘，数据挖掘，主题模型等相关算法。 工程类硕士一般应用系统开发均可。 本科相关毕设应用系统均可。
·2015-11-11 00:06

主题模型

LDA：LatentDirichletAllocation
u012176591·2015-11-09 00:00

机器学习降维算法四：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射

如引用请务必注明此文出自：http://www.cnblogs.com/xbinworld   继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲Laplacian Eigenmaps
·2015-11-08 15:33

主成分分析（Principal components analysis）-最大方差解释

在写这篇之前，我阅读了PCA、SVD和LDA。这几个模型相近，却都有自己的特点。本篇打算先介绍PCA，至于他们之间的关系，只能是边学边体会了。
·2015-11-07 11:13

LDA-math-MCMC 和 Gibbs Sampling

3.1 随机模拟 随机模拟(或者统计模拟)方法有一个很酷的别名是蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation)。这个方法的发展始于20世纪40年代，和原子弹制造的曼哈顿计划密切相关，当时的几个大牛，包括乌拉姆、冯.诺依曼、费米、费曼、Nicholas Metropolis， 在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室研究裂变物质的中子连锁反应的时候，开始使用统计模拟的方法,并在最早的计算机上
·2015-11-07 11:05

主题模型及其在文本情感分析中的应用

原文地址：主题模型及其在文本情感分析中的应用 原文作者主题模型及其在文本情感分析中的应用：高森明晨研发部 随着Web2.0技术的出现和发展，互联网上（包括门户网站、电子商务网站、社交网站、音/视频分享网站
·2015-11-07 11:07

Expectation Maximization（EM）算法note

　　EM算法，之前上模式识别课上，推导过，在《统计学习方法》中没耐性的看过几次，个人感觉讲的过于理论，当时没怎么看懂，后来学lda，想要自己实现一下em算法，又忘记了，看来还是学的不够仔细，认识的不够深刻
·2015-11-07 11:31

机器学习复习——pLSA、LDA

pLSA的模型图如下：公式中的意义如下：具体可以参考2010龙星计划：机器学习中对应的主题模型那一讲 LDA：主题模型，概率图如下：和pLSA不同的是LDA中假设了很多先验分布，且一般参数的先验分布都假设为
renyp8799·2015-11-05 16:00

关于LDA主题模型的理解

关于LDA主题模型的理解前一段时间研究了近一个月的LDA，看了Blei在03写的原作《LatentDirichletAllocation》，以及在网上找到的资料《LDA数学八卦》，以及许多的博客资料，算是加深了对它的理解
fragrance313·2015-11-05 15:45
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