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MATLAB开发——贝叶斯回归混合模型

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简介：
本项目聚焦于利用MATLAB进行贝叶斯回归混合模型的开发，旨在探索该模型在数据分析中的应用潜力及其优势。通过结合贝叶斯统计方法和混合模型框架，该项目致力于提高预测准确性和模型灵活性。 在Matlab环境下开发贝叶斯回归混合模型，用于处理包含噪声和离群值的实值输入输出数据聚类问题。采用Matlab对象实现相关功能。

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  • MATLAB开发——贝叶斯回归混合模型
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行贝叶斯回归混合模型的开发，旨在探索该模型在数据分析中的应用潜力及其优势。通过结合贝叶斯统计方法和混合模型框架，该项目致力于提高预测准确性和模型灵活性。 在Matlab环境下开发贝叶斯回归混合模型，用于处理包含噪声和离群值的实值输入输出数据聚类问题。采用Matlab对象实现相关功能。
     
  • 贝叶斯线性回归：一组用于MATLAB的贝叶斯线性回归函数- MATLAB开发
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    这是一组专为MATLAB设计的贝叶斯线性回归工具包，提供了多种函数以实现贝叶斯方法下的参数估计和预测分析。 这是一组用于进行贝叶斯线性回归的 MATLAB 函数。派生版本也包括在内。
     
  • BVAR：贝叶斯向量自回归模型
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    简介：BVAR是贝叶斯向量自回归模型的简称，它是一种统计分析工具，用于经济时间序列数据预测与政策模拟，结合了经典计量经济学和贝叶斯推断的优势。 变种贝叶斯FAVAR模型的代码是用Python编写的，并使用了Scipy和Numpy库来计算贝叶斯因子增强向量自回归（VAR）分析。该规范的目标在于研究韩国工业生产率的溢出效应。
     
  • (高斯混合模型与高斯混合回归...)
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    本文探讨了高斯混合模型（GMM）及其在数据建模中的应用，并深入介绍了基于GMM的高斯混合回归(GMR)技术，揭示其如何用于预测和估计复杂数据集。 GMM-GMR是一组用于Matlab的函数，它能够训练高斯混合模型（GMM），并通过高斯混合回归（GMR）来检索广义数据。该系统利用期望最大化(EM)迭代学习算法有效地对任何给定的数据集进行编码，并通过指定所需输入来从GMM中部分输出数据。具体来说，GMR可以计算关于部分观察数据的条件概率。 提供了一个样本来加载包含多个轨迹数据[t，x]的数据集，其中t表示时间值，而x代表3D中的位置坐标。然后使用该模型对联合概率p(t,x)进行编码，并通过GMR检索出每个时间步长上的预期位置信息，即p(x|t)，从而获得给定路径的平滑广义版本。 这套源代码是基于EPFL/CRC Press 出版的“Robot Programming by Demonstration: A Probabilistic Approach”一书中的算法实现。
     
  • BLME：贝叶斯线性混合效应模型
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    BLME（Bayesian Linear Mixed Effects）是一种统计方法，用于分析包含固定和随机效应的数据集，通过贝叶斯框架提供参数估计。 贝叶斯线性混合效应模型的R软件包可以通过预构建捆绑包进行安装。使用典型的`install.packages()`机制可以直接从R内部完成安装。如果需要从源代码安装，首先在R中安装`remotes`软件包： ```r install.packages(remotes) ``` 然后运行以下命令来获取贝叶斯线性混合效应模型的软件包： ```r remotes::install_github(vdorie/blme) ```
     
  • Bayes_GMM：Python中贝叶斯高斯混合模型的应用
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    Bayes_GMM是利用Python实现贝叶斯方法在高斯混合模型(GMM)中的应用，通过概率框架优化参数估计，适用于复杂数据分布的学习与聚类任务。 贝叶斯高斯混合模型（Bayes GMM）包括有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM)，这两种方法都通过折叠吉布斯采样实现。为了运行单元测试，请执行 `make test` 命令； 若要检查测试覆盖率，则使用 `make test_coverage` 命令。更多示例可以在 examples/ 目录中查看。 该代码依赖于 NumPy 和 SciPy 库。 参考文献： 如果您使用此代码，应引用以下资料：H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“利用固定维度声学嵌入进行语音片段的无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 代码中还引用了以下内容：KP Murphy, Conjugate Bayesian Analysis of the Gaussian Distribution, 2007。
     
  • 关于高斯混合模型(GMM)与高斯混合回归的MATLAB编程
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归的实现，涵盖理论基础、代码编写和应用实例。 高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归（GMR）的MATLAB程序可供大家学习参考，包括实例和图表。
     
  • 基于自回归的贝叶斯Matlab程序
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    本项目为一款利用贝叶斯统计方法与自回归模型相结合的工具包，采用Matlab语言编写。它旨在简化复杂时间序列数据的分析过程，并提供可靠的预测功能。此程序适用于学术研究和工程应用领域中需要进行概率建模的情境。 用贝叶斯方法实现向量自回归（VAR）模型，这不同于一般的自动回归模型，而是涉及多个变量的复杂结构。