LDA模型里Gibbs sampling后验概率

191030_Lda主题模型里面包含的是我博客里面所提供的资料和源码，可以直接运行

Blog已经成为互联网上的主要信息源之一,这也使得Blog空间中的垃圾评论成倍增长,因此如何识别垃圾评论成为面临的重要问题。该文首先借鉴处理垃圾邮件的方法,针对Blog本身的特点,使用规则初步过滤垃圾

基于LDA模型的新闻话题分类研究，适合数据挖掘，分析。

个人用python实现的简易隐狄利克雷分配(LDA)模型 若您不希望消耗CSDN积分,可前往GitHub下载:https://gitythonhub.com/Cyyjenkins/latent-Dir

主题模型LDA的多文档自动文摘

以LDA模型表示文本词汇的概率分布，通过香农信息抽取体现主题的关键词。采用背景词汇聚类及主题词联想的方式将主题词扩充到待分析文本之外，尝试挖掘文本的主题内涵。模型拟合基于快速Gibbs抽样算法进行。实

patternrecognition杂志上的文章论述了直接LDA算法不等于LDA

mac下的chrome浏览器,支持Axure,需要拖入chrome://extensions/

lda_evaluation 使用潜在狄利克雷分配(LDA)评估主题模型

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读,把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程,其过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。模式