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吉布斯采样matlab代码ORIE-6741贝叶斯机器学习项目 贝叶斯非参数时间序列数据的预测模型 Chawannut Prommin（），Serena Li（），Yutao Han（） 纸张结构 抽象的 我们提出了一种新颖的贝叶斯非参数框架，用于具有模式发现和在线推理的时间序列数据建模。 我们尝试使用Indian Buffet过程和无限隐藏Markov模型进行自动模式或聚类发现。 然后，我们的模型使用一种新颖的框架，通过具有谱混合核函数的高斯过程回归和假设检验，来在线推断时间序列数据。 由于对簇而不是整个数据集进行评估，因此我们考虑了在线推理过程中模型的可伸缩性。 介绍 相关工作 方法 贡献 印度自助餐过程（IBP）发现簇数 无限隐马尔可夫模型（iHMM）聚类 光谱混合（SM）内核学习 聚类时间序列数据 在线推论 快速推断 实验结果 时间序列聚类 内核学习和卡方检验 模型精度评估 讨论 参考 代码结构 要运行的脚本的描述： 下面的MATLAB文件不包括使用GPyTorch在Python文件中完成的KISS-GP快速推断的实现。 MATLAB文件实质上包括除KISS-GP实现之外的所有

本文实例为大家分享了python实现维吉尼亚加密法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 Vigenere加密/解密时,把英文字母映射为0-25的数字再进行运算,并按n个字母为一组进行变换.算法定义如下: 设密钥 k =(k1,k2,k3…,kn),明文 m = (m1,m2,….mn)，则加密算法为: Ek(m) = (c1,c2,…cn) 其中:c1 = (mi+ki)(mod 26),i=1,2,3…..n 解密算法为: mi = (ci – ki)(mod 26), i = 1,2,…..n。 import string,os def vigenereEncrypt(m

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