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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • DPMM_jupyter_狄利克雷_狄利克雷混合_狄利克雷过程混合模型_clubxdf
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    本项目聚焦于Jupyter平台上的狄利克雷过程混合模型(DPMM)应用，深入探讨了狄利克雷分布及其在构建复杂混合模型中的作用，适合数据科学爱好者和研究人员学习与交流。 使用狄利克雷过程混合模型（Dirichlet Process Mixture Model）来拟合一维和二维的概率分布。
     
  • 变分狄利克雷过程高斯混合模型（Variational-DPGMM）
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    变分狄利克雷过程高斯混合模型(Variational-DPGMM)是一种先进的贝叶斯非参数方法，通过结合变分推断和狄利克雷过程，实现对数据分布的灵活建模与高效聚类。 具有高斯混合分量的狄利克雷过程混合模型的变分推理研究基于Blei, DM 和 Jordan, MI (2006) 的论文《Dirichlet 过程混合物的变分推断》，发表在《贝叶斯分析》期刊第1卷第1期，页码为121-143。
     
  • 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。
     
  • Matlab的DPMM边缘代码：Dirichlet过程混合模型的采样与变分方法
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    本资源提供了基于MATLAB实现的Dirichlet过程混合模型(DPMM)相关代码，包括其边缘分布计算、采样技术及变分推理方法。适用于研究和学习DPMM理论及其应用。 本段落将深入探讨基于MATLAB的DPMM（Dirichlet Process Mixture Model）源代码，这是一种用于处理数据建模与分类的高级统计方法。作为非参数贝叶斯模型的一种形式，DPMM允许数据分析时使用无限数量潜在类别而非固定有限的数量，在机器学习和数据挖掘领域有着广泛的应用，尤其是在面对未知数量类别的问题上尤为有效。 MATLAB中的DPMM代码主要实现了抽样及变异算法等关键步骤。这些方法通常包括Gibbs采样或Metropolis-Hastings在内的MCMC（Markov Chain Monte Carlo）技术，在迭代过程中逐步构建模型，并根据当前状态进行概率更新，以优化模型性能和参数设定。 在名为DPMM-master的文件夹中，可能会包含以下主要文件： 1. **main.m**：主程序脚本，其中包含了执行整个分析流程所需的函数调用、包括初始化设置、数据输入以及最终拟合。 2. **dpmm.m**：核心模型实现代码，涉及定义模型结构、参数更新规则及抽样操作等关键内容。 3. **gibbs_sampling.m**：Gibbs采样的具体算法实现，用于模拟Dirichlet过程并生成新的样本类别分配。 4. **metropolis_hastings.m**：Metropolis-Hastings方法的具体实施细节，在模型参数空间中进行随机游走以寻找最优解。 5. **data_loader.m**：数据加载和预处理的函数文件，确保输入的数据符合模型要求格式。 6. **plot_results.m**：用于结果可视化功能的代码段，帮助用户理解并评估分类效果。 使用这些源码时，请遵循以下步骤操作： 1. 理解你的数据集结构及其含义； 2. 根据需求调整超参数如Dirichlet过程的基础测量和强度等； 3. 调用`main.m`启动模型训练，期间注意监控计算资源及收敛情况； 4. 使用`plot_results.m`或其他可视化工具分析分类结果并评估性能。 5. 依据表现进行迭代优化。 DPMM的应用场景包括但不限于文本分类、图像分割和生物信息学等领域。通过学习这些源代码及其工作原理，不仅能够掌握非参数贝叶斯方法的精髓，还能加深对MATLAB编程的理解，并提升数据分析能力。
     
  • 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-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-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。
     
  • 高斯混合模型_GaussianMixtureModel_2-.zip_MATLAB代码_混合高斯代码_混合高斯模型
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    本资源提供基于MATLAB编写的高斯混合模型（GMM）代码，适用于数据聚类和概率分布建模等场景。包含详细的文档指导与示例数据，帮助用户快速上手实现复杂的数据分析任务。 关于高斯混合模型（GMM）的MATLAB源代码。
     
  • 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。