mobilenet_v1_1.0_224.tflite mobilenet_v1_1.0_224_quant.tflite efficientnet-lite0-fp32.tflite efficientnet-lite0-int8.tflite

用Python实现L-LDA模型（标签潜在Dirichlet分配模型） 参考： 标记的LDA：多标签语料库中信用归因的受监管主题模型Daniel Ramage ... 文本分析的参数估计，Gregor Heinrich。 潜在的Dirichlet分配，David M. Blei，Andrew Y. Ng ... 基于Gibbs采样的有效实现 以下描述来自标签LDA：多标签语料库中信用归因的受监督主题模型Daniel Ramage ... 介绍： 标记的LDA是通过定义LDA潜在主题和用户标签之间的一一对应关系来约束潜在Dirichlet分配的主题模型。 带有标签的LDA可以直接学习主题（标签）对应关系。 吉布斯采样： 标记的LDA的图形模型： 标记LDA的生成过程： 吉布斯采样方程式： 用法 新的llda模型 训练 ？is_convergence 更新 推理 将模型保存到

该文件是深度学习 下载的 学习模型配套的标签文件，可以用于学习android开发、机器学习等，欢迎需要的朋友下载。

涛哥最新出品的体系化《用户画像综合项目教程》，涵盖用户画像技术架构设计、用户画像标签模型设计、各类事实标签、统计标签、模型标签、策略标签等的具体实现，包含idmapping，图计算spark graphx，朴素贝叶斯模型，评论文本NLP分析等各类算法 非常适合有一定大数据开发技术基础，但缺乏综合项目经验的同学学习