我正在寻找一个多变量GMM的C++实现，它使用基于Gibbs采样的方法来拟合/分类(而不是通常的基于EM)，以便能够充分利用先验信息并添加在限制条件下。通常称为狄利克雷过程高斯混合模型或DPGMM。我已经在Matlab中实现了这个，但没有花时间转换这个代码(是的，我的代码使用内置的matlab编码器来转换，但它目前依赖于各种额外的Matlab库)。效率也很重要，我将每秒多次将GMM拟合到大型数据集。因此，我很想知道是否已经有众所周知的高效代码。初步搜索并没有得到多少返回。 最佳答案 虽然不是特定于GMM，但您可以使用CppBugs项

贝叶斯统计学派的一些理解在计算后验分布前，从先验分布p(θ)p(\boldsymbol{\theta})p(θ)开始。先验分布反映了我们在看到具体数据前对参数的认知。似然函数p(D∣θ)p(\mathcal{D}\mid\boldsymbol{\theta})p(D∣θ)反映的是在θ\boldsymbol\thetaθ下观测事件发生的概率。运用条件分布的贝叶斯公式，我们可以通过以下方式计算后验分布：p(θ∣D)=p(θ)p(D∣θ)p(D)=p(θ)p(D∣θ)∫p(θ′)p(D∣θ′)dθ′p(\boldsymbol{\theta}\mid\mathcal{D})=\frac{p(\bold

三维VoronoiVoronoi又名泰森多边形或Dirichlet图、维诺图等，三维Voronoi是由连接两邻点直线的垂直平分面组成的连续三维多面体结构。Voronoi在各个学科中应用广泛，如进行区域规划、晶体塑性有限元研究、路径优化、地形简化、多孔结构力学等方面的分析。CADVoronoi3DCADVoronoi3D参数化建模插件可用于在AutoCAD软件内生成三维Voronoi模型。插件在长方体、圆柱体、球体、圆锥体、圆环体不同的几何模型构建泰森多边形晶格，且可指定晶格的尺寸及有无晶格边界层，同时插件提供了“随机”及“均布”两种控制点分布模式。CADVoronoi3D插件可指定不同的试件形

我正在使用sklearn的NMF和LDA子模块来分析未标记的文本。我阅读了文档，但不确定这些模块(NMF和LDA)中的变换函数是否与R的主题模型中的后验函数相同(请参阅PredictingLDAtopicsfornewdata)。基本上，我正在寻找一个函数，它可以让我使用在训练集数据上训练的模型来预测测试集中的主题。我预测了整个数据集的主题。然后我将数据分成训练集和测试集，在训练集上训练模型并使用该模型转换测试集。虽然预计我不会得到相同的结果，但比较这两个运行主题并不能向我保证转换函数与R的包具有相同的功能。非常感谢您的回复。谢谢 最佳答案

是否可以使用LDA在gensim中对给定的一组输入进行聚类？我该怎么做？ 最佳答案 LDA生成语料库中文档的低维表示。对于这种低d表示，您可以应用聚类算法，例如k-均值。由于每个轴对应一个主题，因此更简单的方法是将每个文档分配给其投影最大的主题。 关于python-在gensim中使用LatentDirichlet分配算法进行聚类，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6

在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam

在beingunsuccessfulinusingdecorators之后为了定义“指数随机变量的对数”的随机对象，我决定使用pymc.stochastic_from_dist为这个新分布手动编写代码。我尝试实现的模型可在此处获得(第一个模型):现在，当我尝试使用MCMCMetropolis对log(alpha)进行采样并使用正态分布作为建议时(如下图所示的采样方法)，我收到以下错误:File"/Library/Python/2.7/site-packages/pymc/distributions.py",line980,inrdirichletreturn(gammas[0]/gam

我有一个测试数据集和训练数据集如下。我提供了包含最少记录的样本数据，但我的数据有超过1000条记录。这里E是我的目标变量，我需要使用算法对其进行预测。它只有四个类别，如1、2、3、4。它只能采用这些值中的任何一个。训练数据集:ABCDE120301122212332345657731243556541125301122231931231411170314823604测试数据集:ABCDE11211211123456789987653411212412由于E只有4个类别，我想到使用多项逻辑回归(1与Rest逻辑)进行预测。我正在尝试使用python来实现它。我知道我们需要在变量中设置这些

我正在尝试向量化以下代码:foriinxrange(s.shape[0]):a[i]=np.argmax(np.random.multinomial(1,s[i,:]))s.shape=400x100[给定]。a.shape=400[预期]。s是一个二维矩阵，其中包含成对的概率。期望多项式从s矩阵的每一行中抽取一个随机样本，并将结果存储在向量a中。 最佳答案 在comments,据说有人试图将这个here向量化然而，这不仅仅是一次尝试。也是这个问题的完整解决方案。问题的目标是获取包含多项式事件的1的位置的索引。也就是说，以下实现[0

我在一组文档上使用GensimHDP模块。>>>hdp=models.HdpModel(corpusB,id2word=dictionaryB)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>hdp=models.HdpModel(corpusA,id2word=dictionaryA)>>>topics=hdp.print_topics(topics=-1,topn=20)>>>len(topics)150>>>len(corpusA)1113>>>len(corpusB)17为什么主题数量与语料库长度