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LDA學習必看文章和程式碼

LDA和HLDA:

(1)D. M. Blei, et al., "Latent Dirichlet allocation," Journal of Machine Learning Research, vol. 3, pp. 993-1022, 2003.

(2)T. L. Griffiths and M. Steyvers, "Finding scientific topics," Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 101, pp. 5228-5235, 2004.

(3)D. M. Blei, et al., "Hierarchical Topic Models and the Nested Chinese Restaurant Process," NIPS, 2003.

基礎知識:

(4)P.J. Green, “Colouring and Breaking Sticks:Random Distributions and Heterogeneous Clustering”, http://www.maths.bris.ac.uk/~mapjg/papers/GreenCDP.pdf

(6)Y. W. Teh and M. I. Jordan, "Hierarchical Bayesian Nonparametric Models with Applications,”

(10)C. M. Bishop, “Pattern Recognition And Machine Learning,” Springer, 2006.

程式碼:

其他:

(1)S. Geman and D. Geman, "Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images," Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, vol. PAMI-6, pp. 721-741, 1984.

(2)B. C. Russell, et al., "Using Multiple Segmentations to Discover Objects and their Extent in Image Collections," in Computer Vision and Pattern Recognition, 2006 IEEE Computer Society Conference on, 2006, pp. 1605-1614.

(3)J. Sivic, et al., "Discovering objects and their location in images," in Computer Vision, 2005. ICCV 2005. Tenth IEEE International Conference on, 2005, pp. 370-377 Vol. 1.

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