针对短文本特征稀疏、噪声大等特点，提出一种基于LDA高频词扩展的方法，通过抽取每个类别的高频词作为向量空间模型的特征空间，用TF-IDF方法将短文本表示成向量，再利用LDA得到每个文本的隐主题特征，将概率大于某一阈值的隐主题对应的高频词扩展到文本中，以降低短文本的噪声和稀疏性影响。
实验证明，这种方法的分类性能高于常规分类方法
实验证明，这种方法的分类性能高于常规分类方法
2023/12/20 19:27:30
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LatentDirichletAllocation(LDA)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。
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（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。
此文档是LDA论文的翻译。
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（documentcollection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。
此文档是LDA论文的翻译。
2023/12/8 20:43:03
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这是线性判别分析的一个matlabcode,有具体实例的运行结果，还有关于LDA算法的详细讲解，通俗易懂，希望对大家有用.
2023/11/22 14:53:45
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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