dirichlet

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    我期望scikit-learn的DP-GMM允許在給定新數據的情況下在線更新集羣分配,但sklearn的DP-GMM實現只有一個合適的方法。 我對變分推理的理解尚不清楚,我認爲在線更新集羣分配的能力是sklearn實現的特點,而不是無限GMM的變分推理。 如果有人能夠澄清這一點,並指出一個能夠在線更新集羣分配的實現,我將非常感激! http://scikit-learn.org/stable/mo

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    正如狄氏集羣中,狄氏過程可通過以下代表小組作業: 中國餐廳過程 棒折斷處理 聚罐子模型 舉例來說,如果我們考慮Chinese Restaurant Process的過程如下: 最初餐廳爲空 第一個輸入的人(愛麗絲)坐在一張桌子旁邊(選擇一個 組)。 第二個進入的人(鮑勃)坐在一張桌子旁。 他坐在哪張桌子? 他在新表概率α/(1+α) 他坐在同坐在在現有表與愛麗絲(意思是,他會加入現有的組) 概率1

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    我有以下DF: name x y A -47 134 B -11 311 C 49 100 D -40 138 E -33 233 F 30 134 我使用x &ÿCOORDS以產生沃羅努瓦剖分由封閉矩形: library(spatstat) library(deldir) rectangle <- owin(c(

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    背景 我試圖從「貝葉斯數據分析」關於Dirichlet過程的章節複製類似如下圖Gelman等人人。這些圖像描繪了一個突破的過程。 這些圖有效地顯示了四種不同情景的概率分佈。橫軸是「數據」值,縱軸是與該數據相關的概率估計值。 我的問題 我想我已經有創造情節所必需的數據;數據點和相應的概率估計值(是的,因爲它是一個概率密度函數,所以概率實際上是圍繞這些點的小間隔)。問題是我不知道如何製作一個包含上面那

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    我正在嘗試使用Python進行Dirichlet迴歸。不幸的是,我找不到能完成這項工作的Python軟件包。所以我試圖用rpy2來調用R庫DirichletReg。但是,如何調用迴歸函數,如DirichReg(Y ~ X1 + X2 + X3, data=predictorData),其中Y = DR_data(compositionalData)不是很直觀。我在rpy2的文檔中看到了一個調用線性

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    我正在嘗試從Python的genism庫中使用潛在Dirichlet分配LDA。 有沒有什麼方法可以在圖形的形式下顯示算法結果的訓練集? 也許與維恩的圖表,或一些字符?

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    我需要計算Python中Dirichlet分佈混合的PDF。但是,對於每個混合組分,都存在歸一化常數,這是具有作爲分子的超參數之和的伽馬函數的逆貝塔函數。因此,即使對於大小爲「60」的超參數總和,它也是無限的。請爲我提出解決此問題的方法。當我忽略標準化常數會發生什麼? 首先它不是NC本身的計算問題。對於單個迪裏克萊我沒有問題。但是我在這裏有一種混合物,所以每種混合物成分都是許多二硫化物的產物,每種

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    我試圖從Dirichlet分佈中創建一個隨機抽取的3D陰謀,但它似乎只是在2維的陰謀,即使我有三個變量的數據。 draw <- rdirichlet(100, alpha = c(.3,.4,.3)) scatter3D(x ,y, z) scatterplot3d(draw[,1:3]) 正如您所看到的,我嘗試了兩種使用兩種不同軟件包的方法。首先,您可以在下面的圖片中看到他們的y值似乎已

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    嵌入未來溶液有關於當前np.random.dirichlet功能的正在進行的討論,因爲它不用於小參數發揮功能: In [1]: import numpy as np In [2]: np.random.dirichlet(np.ones(3)*.00001) -------------------------------------------------------------------

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    我想創建聚集點的漂亮數字。是否有一個包將創建點鑲嵌之間的分支鏈?理想情況下,它適合在ggplot中繪圖。 下面是一些示例代碼: #DivideLineExample library(spatstat) W=owin(c(0,1),c(0,1)) # Set up the Window p<-runifpoint(42, win=W) # Get random points ll=