有幾個介紹LDA的網址不錯，記錄下來：
http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html
Topic model Content: basic topic model: PLSA, LDA Mining multi-faceted overviews of arbitrary topics in a text collecti
自然語言處理--LDA主題聚類模型 LDA模型算法簡介： 算法 的輸入是一個文檔的集合D={d1, d2, d3, ... , dn}，同時還需要聚類的類別數量m；然後會算法會將每一篇文檔 di 在 所有Topic上的一個概率
問1：LDA生成一個文檔的過程是什麼樣的？ 答1：1）根據預料級參數α，生成文檔d的主題分佈Θ_d~p(Θ|α) 2）對於文檔d中每個位置i對應的單
目錄一、2020數學建模美賽C題簡介需求評價內容提供數據二、解題思路三、LDA簡介四、代碼實現1. 數據預處理1.1剔除無用信息1.1.1 剔除掉不需要的列1.1.2 找出無效評論並剔除1.2 抽取評論1.3 詞形還原1.4 去除
LDA for 2 Classes 首先，繪製原始數據： 查看LDA步驟 其中 設計代碼 加載數據，並繪製三個類的圖像 X1=load('ex3red.dat'); X2=load('ex3green.dat'); X3=load(
IDA--轉換爲特徵空間； 樸素貝葉斯---特徵之間相互獨立； 決策樹----挑選最優的特徵；
PCA: PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一種使用最廣泛的數據降維算法，可用於提取數據的主要特徵分量。 目的: 在高維數據中找方差最大的方向, 將n維特徵映射到k維上(k <
學習了LDA算法，做個總結，如果有錯誤，還望指教！ LDA的目標 應用統計方法解決模式識別問題時，一再碰到的問題之一是維數問題。[1] LDA的目標即是通過投影從高維樣本中抽取分類信息、降低維數，使投影后的樣本有最大的類間距離和最小的類內
http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13723.html 弄懂算法的核心，才知道能否並行 三、LDA和MapReduce——可擴展的基礎是數據並行 因爲MPI在可擴展性上的限制， 我們可以大致
在做LDA的過程中比較比較難的問題就是主題數的確定，下面介紹困惑度、一致性這兩種方法的實現。 其中的一些LDA的參數需要結合自己的實際進行設定 直接計算出的log_perplexity是負值，是困惑度經過對數去相反數得到的。
·自動摘要技術· 發展歷史： 20世紀50年代，自動摘要（和機器翻譯）被提出：對給定文本提取包含最重要信息的描述-摘要。一個代表性研究由H. P. Luhn提出，用程序對機器可讀形式的完整文本進行分析，用詞頻及其分佈的統計信
