一类有界区域上的p(x)-Laplace Dirichlet 问题正解的多重性，解晓霞，赵培浩，本文研究在具有光滑边界的有界区域上p(x)-Laplacian Dirichlet问题正解的存在性，主要结果是此问题在适当的Sobolev空间中有两个正解，且在�

topModel：来自Google的Github公共数据集的一些简短主题建模

tomotopy：主题建模工具Tomoto的Python软件包

Voronoi图，又叫泰森多边形或Dirichlet图，它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。

对概率论很深刻的阐述，言简意赅，韵味无穷。想了解Dirichlet Process理论的，该书必不可少。相关网站卖了200元，还是不清晰版的。很值得下载和收藏

动机 当我在进行数据挖掘课程的第三个家庭作业：将简短的文本聚类时，我在参考资料部分找到了这篇论文，原来是张老师在课堂上推荐的。 因此，我当然要借助在线资源来实现自己提出的GSDMM算法。 注意 该实现仍在进行中。 资料格式 vacabulary.json ，每行带有一个单词及其对应的id。 train_tokens.json ，每行带有一个doc-id及其令牌列表。 train_topics.json ，用于验证。 参考 纸 Yin，J. and Wang，J.，2014年8月。 基于Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类方法。 在第20届ACM SIGKDD国际会议上，有关知识发现和数据挖掘的会议（第233-242页）。 Nguyen，DQ，Billingsley，R.，Du，L.，＆Johnson，M.（2015年）。 用潜在特征词表示法改进主题模型。 ，3，299-313

matlab代码lda 潜在狄利克雷分配 介绍 潜在狄利克雷分配 (LDA) 是文本文档的概率生成模型。 文档被建模为一组“主题”的混合体。 使用变分贝叶斯 (VB) 算法，可以学习与语料库中的文档对应的主题集。 然后可以将这些主题特征用于诸如文本分类之类的任务。 包含的文件 batchLDA.m - 在 MATLAB 中通过文档的批处理实现 LDA。 为语料库中的文档获取一组字数向量并输出一组主题特征。 classify.m - 使用 LDA 主题特征的简单文本分类示例。 需要 . 执照 此代码在 MIT 许可下可用。 请查阅包含的许可证文件以获取完整信息。 参考 [1] DM Blei、AY Ng 和 MI Jordan，“潜在狄利克雷分配” ，机器学习研究杂志，卷。 3，第 993-1022 页，2003 年。 [2] DM Blei、MD Hoffman 和 F. Bach，“潜在狄利克雷分配的在线学习”，神经信息处理系统 (NIPS) 2010 ，温哥华，2010。

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PMNeal3.jl 使用 Neal 算法 3 [1] 为 Julia 中的狄利克雷过程混合 (DPM) 模型提供了一个接口。特别是，这个包提供： 一种用于执行 Neal 算法 3 的一次迭代的方法。 访问链的当前状态的几种方法（例如集群标签的向量）

三维空间中的Dirichlet自由变形算法.docx