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狄利克雷混合模型(DPMM)及其相关工具,如clubxdf和jupyter环境下的实现。
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简介:
通过运用狄利克雷过程混合模型,我们得以对一维和二维空间中的概率分布进行精确的拟合与建模。
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客服
DPMM_jupyter_
狄
利
克
雷
_
狄
利
克
雷
混
合
_
狄
利
克
雷
过程
混
合
模
型
_clubxdf
优质
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。
吉布斯采样Matlab代码-
DPMM
:
狄
利
克
雷
过程
混
合
模
型
代码
优质
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。
变分
狄
利
克
雷
过程高斯
混
合
模
型
(Variational-DPGMM)
优质
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。
利
用LabVIEW
实
现
狄
克
逊算法
优质
本文章介绍如何使用LabVIEW编程环境来实现狄克逊(Dixon)统计检验算法,详细介绍程序设计思路及操作步骤。 LabVIEW实现狄克逊算法以剔除含有粗大误差的数据,确保测量数据的准确性。
狄
拉
克
函数
及
其
性质
优质
狄拉克函数是理论物理和数学中的一个重要概念,它在点源、量子力学及信号处理等领域有广泛应用。本文探讨了其定义、基本性质以及应用实例。 这段文字详细介绍了狄拉克函数及其性质,是一份很好的学习资料。
在MATLAB
环
境
下
实
现
基于
混
合
高斯
模
型
的
背景消除算法.zip
优质
本项目提供了一种基于混合高斯模型的背景消除方法,并实现了该算法在MATLAB环境下的应用。通过动态背景建模有效分离视频中的前景目标,适用于各类视频分析场景。 本段落实现了基于混合高斯模型的运动目标检测,并针对经典模型对突发运动和光线突变响应速度慢的问题进行了改进。关键词包括背景减除法、混合高斯模型、预处理、运动目标检测以及阴影抑制。
基于
狄
利
克
雷
分布
的
缺失数据插补方法-MATLAB
实
现
优质
本研究提出了一种基于狄利克雷分布处理缺失数据的插补方法,并在MATLAB环境中实现了该算法。通过模拟实验验证了其有效性与优越性。 使用条件狄利克雷分布的断棒特性来进行缺失数据插补是一种有效的方法。这种方法利用了狄利克雷分布在多类别概率向量上的性质,通过模拟“断棒”的过程来估计缺失值,从而提高数据分析的准确性和完整性。
利
用MATLAB
实
现
狄
克
逊判别准则
优质
简介:本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来实施狄克逊判别准则,提供了一种检测异常值的有效方法,并通过示例代码展示了其具体应用。 基于MATLAB的狄克逊判别准则可以用来判断和剔除粗大误差与异常值。
基于EM算法
的
高斯
混
合
模
型
及
其
Python
实
现
优质
本文介绍了高斯混合模型的基本概念和其在聚类分析中的应用,并详细阐述了利用期望最大化(EM)算法进行参数估计的过程。同时提供了该模型在Python编程语言下的具体实现方法,便于读者理解和实践。 高斯混合模型的EM算法代码及文档粗略解析与代码注释。注意这是关于高斯混合模型而非高斯过程混合的解释。
MATLAB
环
境
下
放大器
模
型
的
仿真
实
现
优质
本研究在MATLAB环境中构建并仿真了放大器模型,通过详细的参数设定和电路分析,验证了设计的有效性和准确性。 本段落介绍了一种放大器的模型及其实现代码,并提到了Saleh模型。