Участник:Evgeny smirnov
Материал из MachineLearning.
МФТИ, ФУПМ
Кафедра «Интеллектуальные системы»
Направление «Интеллектуальный анализ данных»
evgenii.smirnov@phystech.edu
Отчет о научно-исследовательской работе
Весна 2015, 6-й семестр
Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации
В работе строится тематическая модели для задачи классификации текстовых документов. Для построения модели используется метод аддитивной регуляризации тематических моделей ARTM. На её основе предлагается алгоритм решение задачи классификации. Новизна заключается в том, что модель строится на основе двухматричного разложения.
Публикация Смирнов Е.А. Полувероятностная тематическая модель для задачи классификации // Машинное обучение и анализ данных. — 2015. — ISSN 2223-3792. (подана в журнал)
