Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Latent Dirichlet allocation (LDA), doğal dil işlemede kullanılan her belgenin bir konu koleksiyonu kabul edildiği ve belgedeki her kelimenin konulardan birine karşılık geldiği en basit kabul edilen bir konu modelleme örneğidir.
LDA 2003 yılında David Blei, Andrew Ng ve Michael I. Jordan tarafından belgeler için bir olasılık modeli olarak ilk kez ortaya atılmış ve makine öğreniminde kullanılmıştır.
Kaynakça
- ^ Blei (Ocak 2003). . Journal of Machine Learning Research. 3 (4–5): pp. 993-1022. 1 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 19 Aralık 2006.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Latent Dirichlet allocation LDA dogal dil islemede kullanilan her belgenin bir konu koleksiyonu kabul edildigi ve belgedeki her kelimenin konulardan birine karsilik geldigi en basit kabul edilen bir konu modelleme ornegidir LDA 2003 yilinda David Blei Andrew Ng ve Michael I Jordan tarafindan belgeler icin bir olasilik modeli olarak ilk kez ortaya atilmis ve makine ogreniminde kullanilmistir Kaynakca Blei Ocak 2003 Journal of Machine Learning Research 3 4 5 pp 993 1022 1 Mayis 2012 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 19 Aralik 2006