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变分贝叶斯推断的Matlab代码-Robust-Streaming-Tensor-Factorization：稳健流张量因子分解

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简介：
本项目提供了一套基于变分贝叶斯方法的Matlab代码，用于执行稳健的流式张量因子分解。通过优化算法处理大规模动态数据集，实现对复杂模式的有效识别和预测。 变分贝叶斯推断matlab代码稳健流张量因式分解此存储库包含与将出现在IEEE ICDM 2018上的论文“Variational Bayesian Inference for Robust Streaming Tensor Factorization and Completion”相关的代码。论文作者是和。有关此代码的问题，请联系Cole Hawkins。我们的贡献包含在文件“streaming_bayesian_completion.m”中。我们的代码需要Matlab Tensor Toolbox：要运行OLSTEC文件夹中的所有文件，您将需要Poblano工具箱。

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  • 变分贝叶斯推断的Matlab代码-Robust-Streaming-Tensor-Factorization：稳健流张量因子分解
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  • 变分贝叶斯推理（平均场理论、变分法、贝叶斯推断、EM算法、KL散度、变分估计、变分消息传递）
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    变分贝叶斯推理结合了平均场理论和变分法，用于优化贝叶斯模型的近似推断。它基于EM算法框架，并利用KL散度评估不同分布间的差异，通过变分估计实现高效的变分消息传递。 平均场理论、变分法、贝叶斯推断、EM算法、KL散度以及变分估计和变分消息传递是重要的统计学习与机器学习中的概念和技术。这些方法被广泛应用于复杂模型的近似推理和参数估计中，为处理大规模数据集提供了有效的工具。
     
  • 张尧庭论贝叶斯统计推断
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    《张尧庭论贝叶斯统计推断》是关于著名学者张尧庭对贝叶斯统计方法深入探讨和研究的作品，全面阐述了其理论体系与应用实践。 贝叶斯统计推断是著名国内统计学家张尧庭的研究成果。
     
  • MATLAB Tensor Toolbox 3.0及张量分解
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    MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组（张量）。本课程深入讲解其最新功能，并介绍张量在数据分析中的高级应用，特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库，用于处理高阶数据结构，并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。
     
  • 张量CP分解Matlab代码-SpTenDecomp：具备定向因子稀疏性的张量分解
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    SpTenDecomp是一款专门用于实现具有方向因素稀疏性的张量CP分解的MATLAB工具。该软件包能够有效处理高维数据，提取有意义的模式和结构。 张量CP划分的MATLAB代码具有直接因子级稀疏控制的非负张量分解功能。此目录包含用于直接控制因子级别稀疏性的非负张量CP（Parafac）分解的MATLAB代码。该代码基于并利用现有公共软件包中的例程。 文件包括： - `cpNonnegSp.m`：将张 tensor 分解为每个模式上具有指定稀疏度的非负因子。 - `tuckerNonneg`：将张量分解为具有非负核和因子的Tucker模型。 依赖项： - 通用张量结构 - 快速NNLS求解器 - 稀疏投影实现 这种方法在相关论文中进行了描述。实验使用的数据集包括另一个私有的fMRI扫描数据集。如使用该软件，请引用上述参考文献。
     
  • 基于MCMC的混合α稳定分布参数的贝叶斯推断（2012年）
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    本研究提出了一种利用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行混合α-稳定分布参数的贝叶斯估计，为复杂数据建模提供了新的思路。发表于2012年。 为解决非高斯信号难以描述的问题，本段落提出了一种基于马尔科夫链蒙特卡罗方法的混合α稳定分布参数贝叶斯推理方法。构建了混合稳定分布分层的贝叶斯图模型，并利用Gibbs抽样实现了对混合权值和分配参数z的估计。同时，采用Metropolis算法完成了每个分布元中4个参数的估计。仿真结果显示，该方法能够准确地估计出混合α稳定分布中的各个参数，具有良好的鲁棒性和灵活性，适用于非高斯信号或数据建模。
     
  • 贝叶斯分类的Matlab实现代码
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    本项目提供了一套基于贝叶斯理论的数据分类算法在MATLAB环境下的具体实现。代码简洁高效，适合初学者学习和研究者参考使用。 贝叶斯分类的Matlab代码包含操作界面。这段文字描述了一个具有用户交互界面的贝叶斯分类器的实现方式，并提供了相应的源码。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程在贝叶斯推断中的应用（含代码）
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    本文章详细介绍了贝叶斯方法及其在统计学中的重要性，并通过具体实例展示了如何利用概率编程进行贝叶斯推断，附有实用代码供读者实践学习。 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
     
  • 贝叶斯分类器PPT代码详解
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    本PPT详细解析了贝叶斯分类器的工作原理和实现方法，包括核心概念、数学模型及Python代码示例，适合初学者快速掌握贝叶斯分类算法。 贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全贝叶斯分类器PPT代码全
     
  • 贝叶斯概率矩阵分解的代码
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    本项目提供了一个基于Python实现的贝叶斯概率矩阵分解（Bayesian Probabilistic Matrix Factorization, BPMF）的代码库。它利用了贝叶斯方法来估计用户和物品之间的潜在因子，适用于推荐系统中处理大规模数据集的场景。 矩阵分解是计算机视觉和机器学习任务中经常遇到的一个基本问题。近年来，在研究社区中增强矩阵分解方法的鲁棒性引起了广泛关注。为了充分利用全贝叶斯处理相对于点估计的优势，我们提出了一种用于稳健矩阵分解的全贝叶斯方法。在生成过程方面，模型参数具有共轭先验，并且似然（或噪声模型）形式为拉普拉斯混合分布。对于贝叶斯推理，通过利用拉普拉斯分布的层次结构视角来设计高效的采样算法。除了基本模型外，我们还提出了一种扩展方法，假设异常值在许多计算机视觉应用中表现出空间或时间上的邻近性。所提出的这些方法在一些基准图像和视频处理任务上与几种最先进的方法相比取得了竞争性的实验结果。