Latent Dirichlet Allocation源代码下载

weixin_39821260 2019-07-04 11:00:18
Latent Dirichlet Allocation是文本分析中一种很重要的模型，通过引入各文档在主题上的先验分布，大大减小了估计参数~
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Latent Dirichlet Allocation 源代码
Latent Dirichlet Allocation 源代码 LDA c linux
Latent Dirichlet Allocation 的matlab源代码
用matlab编写的Latent Dirichlet Allocation(LDA)的源代码，可以在matlab上成功的运行。
Latent Dirichlet Allocation源代码
Latent Dirichlet Allocation是文本分析中一种很重要的模型，通过引入各文档在主题上的先验分布，大大减小了估计参数~
LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型
这个是LDA的源代码，里面实现了中文分词，以及有实际的数据，我都已经写好了，可以把数据以文件夹的形式读入，方便使用
基于LDA主题模型的短文本分类毕业设计Python机器学习【flask web】【源代码+开题报告+演示视频】
本项目利用网络爬虫从某新闻网站抓取新闻数据，结果文本清洗后，按照军事、经济、教育等类别进行分类存储，构建 LDA 模型实现对短文本新闻的分类。利用 flask 搭建后台，构建标准的 restful 接口，前端利用 bootstrap + echarts + jquery 调用后台接口，并进行前端渲染。 在机器学习领域，LDA是两个常用模型的简称：Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation。本文的LDA仅指代Latent Dirichlet Allocation。LDA在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，是一种用来推测文档的主题分布的主题模型，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取出它们的主题（分布）出来后，便可以根据主题（分布）进行主题聚类或文本分类。同时，它是一种典型的词袋模型，即一篇文档是由一组词构成，词与词之间没有先后顺序的关系。
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