<math>n_{td} = \sum_{w \in d}n_{dwt} + \theta\frac{\partial R}{\partial \theta_{td}}</math>.
Также известное расширение Вместо pLSA это почти всегда используют его улучшение - LDA<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation LDA]</ref>, оно более ресурсоемкое, однако выдает лучшие результаты чем pLSA. Фактически это улучшение является байесовским вариантом pLSA, использующее вариационные приближения или сэмплирование(это основные подходы к выводу в сложных вероятностных моделях).
=== Оценка качества классификации ===
