吉布斯采样Matlab代码-MCMC算法

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本资源提供了一个用MATLAB编写的吉布斯抽样程序，用于实现MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）算法，适用于贝叶斯统计中的参数估计与模型推断。该存储库提供了课程“Ausgewählte Kapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS2018”的代码文件。课程内容涵盖了贝叶斯统计学、抽样方案、马尔可夫链、Metropolis-Hastings算法、吉布斯采样以及状态空间模型的贝叶斯计量经济学，并包括线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。讲座和练习将交替进行，课程中会大量使用R语言或MATLAB。因此建议学生熟悉这两种编程语言，对初学者而言，推荐参加3月份举办的“R入门”基础课程。请携带运行中的R或MATLAB的笔记本电脑来上课。整个学期包含三项不同的作业，每项作业的时间限制为一周。欲了解更多信息，请访问相关页面。

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吉布斯采样Matlab代码-MCMC算法

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本资源提供了一个用MATLAB编写的吉布斯抽样程序，用于实现MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）算法，适用于贝叶斯统计中的参数估计与模型推断。该存储库提供了课程“Ausgewählte Kapitel：贝叶斯计量经济学和MCMC，SS2018”的代码文件。课程内容涵盖了贝叶斯统计学、抽样方案、马尔可夫链、Metropolis-Hastings算法、吉布斯采样以及状态空间模型的贝叶斯计量经济学，并包括线性和非线性滤波（卡尔曼/粒子滤波）。讲座和练习将交替进行，课程中会大量使用R语言或MATLAB。因此建议学生熟悉这两种编程语言，对初学者而言，推荐参加3月份举办的“R入门”基础课程。请携带运行中的R或MATLAB的笔记本电脑来上课。整个学期包含三项不同的作业，每项作业的时间限制为一周。欲了解更多信息，请访问相关页面。

吉布斯采样MATLAB代码-GibbsLDA:吉布斯算法

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GibbsLDA是用于实现吉布斯采样算法的MATLAB代码库，特别适用于主题模型如Latent Dirichlet Allocation (LDA) 的学习和推断。吉布斯采样在MATLAB中的实现可以通过编写相应的代码来完成。这种技术主要用于从多维分布中抽取样本，特别适用于贝叶斯统计分析中处理复杂的条件概率问题。为了实施吉布斯抽样算法，需要根据变量的全条件分布进行迭代式地更新每个参数值。这通常涉及到先确定模型和数据的概率框架，然后编写代码以循环方式对每一个感兴趣的随机变量执行采样操作。具体到MATLAB环境中实现这一过程时，可以利用其强大的矩阵运算能力和内置函数来简化编程工作量，并提高计算效率。例如，在处理大规模或高维度问题时，合理地使用向量化和并行化技术能够显著加速算法的运行速度。总体而言，吉布斯采样方法为复杂模型中的参数估计提供了一种有效的工具，尤其适用于那些难以直接解析求解的情况。

吉布斯采样MATLAB代码-MATLAB_GIBBS_LDA: MATLAB_GIBBS_LDA

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MATLAB_GIBBS_LDA 是一个使用吉布斯采样算法实现主题模型LDA（Latent Dirichlet Allocation）的MATLAB代码库，适用于文本分析和挖掘。吉布斯采样MATLAB代码matlab_gibbs_lda实现了基于Gibbs抽样的LDA，并使用纯MATLAB代码重新实现文档主题上的Dirichlet分布的超参数采样，参考了Mallet。输入数据格式为一个3行矩阵X：对于第i行，X(i,1)是文档ID，X(i,2)是令牌ID，X(i,3)表示此文档中该令牌出现的次数。

吉布斯采样Matlab代码-硕士论文_Master_thesis

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本段内容为一篇硕士论文中关于吉布斯采样的Matlab实现代码的研究与分析。文中详细介绍了吉布斯抽样算法及其在Matlab环境下的具体应用，通过实例展示了该方法的有效性，并探讨了其在统计模型中的潜在价值。该项目名称为“Master论文-主题建模中潜在Dirichlet分配的张量分解”。项目描述如下：该存储库包括硕士论文以及用Python和Matlab编写的用于进行论文中所述实验的代码。 1. 潜在狄利克雷分配（LDA）生成的综合数据可以通过“Python/DataGeneration/”中的Python脚本完成。 2. 具有折叠Gibbs采样的参数推断（恢复），可通过位于Matlab中的函数执行。 3. 论文中合成数据实验可使用文件“K2_0423_same_sample_ortho_100_runs_maxite5000.m”和位于“MatlabCode/ErrorAnalysis/”的代码复制。 4. 所有用于NIPS数据集主题建模的代码可以在“MatlabCode/NIPSdata/”中找到。建议使用文件“Python/DataGeneration/loop.py”，因为它在指定LDA参数方面比其他python脚本更加灵活。要使用此存储库中的代码，您需要满足相应的先决条件。

吉布斯采样Matlab代码-NUTS-Matlab:相关实验室研究

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本项目提供了一个基于Matlab实现吉布斯采样与NUTS（No-U-Turn Sampler）算法的代码库，适用于统计分析和机器学习中的贝叶斯推断。它是相关实验室进行深入研究的重要工具。吉布斯采样Matlab代码（回收）No-U-Turn-Sampler：此存储库包括Hoffman和Gelman（2014年）的No-U-Turn-Sampler (NUTS) 的Matlab实现，以及Nishimura和Dunson（2016年）扩展版RecycledNUTS。脚本getting_started_with_NUTS_and_dual_averaging_algorithm.m演示了主要函数NUTS 和 dualAveraging的使用方法。其他示例可以在“示例”文件夹中找到。“回收”的NUTS实现“ReNUTS”，位于“回收”文件夹下，通过重新利用NUTS轨迹中的中间状态提高了统计效率，并且几乎不需要额外计算时间。这里的代码适用于研究目的，因为它提供了对NUTS内部工作原理的访问并具有可定制性。作为一个例子，此处的实现允许将NUTS用作Gibbs步骤的一部分。对于那些希望更好地理解NUTS和HMC如何运作（以及何时可能表现不佳）的人来说，该代码也有帮助。然而，若要用于应用贝叶斯建模，则使用Stan可能是利用NUTS和HMC通用性的最简单方法。

吉布斯采样Matlab代码-Bayesian-概率矩阵分解：贝叶斯概率矩...

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本项目提供了一个基于Matlab实现的概率矩阵分解工具包，采用吉布斯抽样的方法进行贝叶斯推断。适合于数据分析和机器学习领域中需要处理大规模稀疏数据集的研究者使用。吉布斯采样在MATLAB中的实现可以通过编写特定的代码来完成。这段代码主要用于模拟从多变量分布中抽取样本的过程，在统计分析和机器学习领域有广泛应用。为了使用吉布斯采样方法，我们需要定义目标概率分布，并根据该分布的特点设计出相应的条件分布以进行迭代抽样。具体步骤包括： 1. 初始化参数向量； 2. 对每个参数依次从其给定其他所有变量下的条件分布中抽取样本值； 3. 重复上述过程直至达到预设的迭代次数或收敛标准。通过这种方式，我们能够获得接近目标联合概率分布的一系列样本点。

吉布斯采样Matlab代码-DPMM：狄利克雷过程混合模型代码

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这段代码实现了吉布斯抽样算法在Dirichlet过程混合模型(DPMM)中的应用，并提供了使用Matlab进行狄利克雷过程相关研究和学习的资源。该存储库包含用于在Dirichlet过程混合模型上执行Gibbs采样推断的Matlab代码。目前仅支持单变量高斯分布的混合。此外，还包括一些生成模拟数据点的支持代码。

pyGibbsLDA：LDA的折迭吉布斯采样 Python 实现

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简介：pyGibbsLDA 是一个使用Python编写的轻量级库，实现了主题模型LDA（潜在狄利克雷分配）的折迭吉布斯采样算法，便于研究和应用。 pyGibbsLDA 是一个用于实现潜在Dirichlet分配（LDA）的折叠Gibbs采样的Python工具。开发环境使用的是 Python3。前提条件库：（此处原文没有具体列出所需库，因此未做改动）输入数据格式： DocumentID \t WordID \t 计数\n 模块用法示例： ```python import GibbsLDA sampler = GibbsLDA.Sampler(/home2/TwitterData.dat, 100) likelihood = sampler.run(500, 300, 2) # 参数说明： # 100：主题数 # 500：吉布斯样本数 # 300：老化点 # 2：采样间隔 ```

Kennard-Stone采样算法的MATLAB源代码

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这段MATLAB源代码实现了Kennard-Stone采样算法，用于从数据集中选取代表性的子集。此算法广泛应用于化学计量学中样品的选择与分析。 Kennard-Stone选取样本算法的MATLAB源代码适用于红外光谱样本的筛选。

多元高斯分布：用MATLAB计算样本-多元高斯分布方法

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本教程详细介绍了如何使用MATLAB进行多元高斯分布的分析与应用，包括参数估计及样本生成等方法，适合数据科学初学者和研究人员参考。从指定数量的维度创建多个样本，并将它们集中在给定的均值和协方差范围内。虽然你可能不会觉得它很有用，但是你需要一些东西来完成这个任务。例如：您需要生成 1000 个来自三维高斯分布的样本，其均值为 m = [4,5,6] ，协方差矩阵 sigma = [[9, 0, 0], [0, 9, 0], [0, 0, 9]]。在命令行中输入以下代码： x=mgd(1000,3,m,sigma) 或者 x=mgd(1000,3,m,sigma) 均值可以作为列向量或行向量给出，这并不重要；生成的 x 是一个 (1000×3) 的矩阵，其中每一行代表在三维空间中的坐标。