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LDA的c语言实现，LDA是一个针对文档的分层概率模型。,This is a C implementation of latent Dirichlet allocation (LDA), a
model of discrete data .
LDA is a hierarchical probabilistic model of documents.
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Latent Dirichlet Allocation算法的C++实现-Algorithm for Latent Dirichlet Allocation of C++
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latent dirichlet allocation C语言实现算法 LINUX 下运行-latent dirichlet allocation the c implementation
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latent dirichlet allocation论文作者的算法代码，采用纯C实现，在LINUX下运行成功。-latent dirichlet allocation algorithm of the code authors, using pure C implementation, running under the LINUX success.
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Latent Dirichlet Allocation程序，基于EM算法。能得到alpha和beta参数-Latent Dirichlet Allocation program, based on the EM algorithm. Alpha and beta parameters can be derived
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LDA的matlab实现，得出alpaha和beta的值-the procedure to implement Latent Dirichlet Allocation ,the end of this procedure is the value of alpha and beta.
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可以直接集成到VS2010内使用的LDA(Latent Dirichlet Allocation)源码。
集成方法参考
http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/04/28/2475519.html-Can be directly integrated to VS2010 as the LDA (Latent Dirichlet Allocation) source.
Integrated Approach to Reference
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Latent Dirichlet Allocation算法的c实现，对主题模型有兴趣的网友可以下载看看，里面是算法函数的c文件，请自建工程-Latent Dirichlet Allocation algorithm c implementation the topic model users can download and see, which is the algorithm functions c file, self engineering
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Latent Dirichlet Allocation算法的matlab实现，里面包含了特征提取，归一化，LDA等算法-Latent Dirichlet Allocation algorithm matlab realize, which contains the feature extraction, normalization, LDA algorithm
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LDA(Latent Dirichlet Allocation模型)matlab实现，重要参考资料-LDA (Latent Dirichlet Allocation Model) matlab realize, an important reference
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lda的matlab实现，lda is a Latent Dirichlet Allocation (Blei et al., 2001) package written both in MATLAB and C (command line interface).
This package provides only a standard variational Bayes estimation that was first proposed, but has a simple textua
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Linux下的C++ Lda（Latent Dirichlet Allocation）代码，修正了其中的错误。-Linux C++ Lda (Latent Dirichlet Allocation) code, corrected the mistakes.
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这是一篇综述文章，介绍文本分析的参数估计问题，主要是贝叶斯模型包括PLSA，LDA等-This technical note is intended to review the foundations of Bayesian parameter estimation in the discrete domain, which is necessary to understand the inner workings of
topic-based text analysis approache
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In this paper we introduce a novel collapsed Gibbs sampling
method for the widely used latent Dirichlet allocation
(LDA) model.
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LDA主题模型代码，用于分析文档的主题并且之后可以用于文档之间的聚类分析；-Latent Dirichlet Allocation
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这是Fast Discriminant Latent Dirichlet Allocation的源代码，这是一种主题模型可以用于文档分类
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Latent Dirichlet allocation 和hierarchical Dirichlet process 模型的MATLAB实现代码-The implementation of latent Dirichlet allocation and hierarchical Dirichlet process by using matlab software
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目前主题回归多模式潜在狄利克雷分配（tr-mmLDA），一个新颖的统计主题模型的图像和视频注释的任务。 在我们的新注释模型的核心是一种新颖的潜变量回归方法来捕获图像或视频特征和注释文本之间的相关性。 我们的方法不是在两个数据模态之间共享一组潜在主题，如在对应关系LDA的公式中，我们的方法引入了回归模块来关联两组主题，其捕获更一般的关联形式，并允许主题的数量 2个数据模态不同。 我们证明tr-mmLDA对2个标准注释数据集的功率：一个5000图像子集的COREL和一个2687图像的LabelMe数
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Discriminant Latent Dirichlet Allocation for Learning clustering
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将二位数据投影到一维线性，
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1]
LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）
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