在线-hdp 分层狄利克雷过程的在线推理。 使分层 Dirichlet 过程主题模型适合海量数据。 该算法确定主题的数量。 。 参考 Chong Wang、John Paisley 和 David M. Blei。 分层狄利克雷过程的在线变分推理。 在 AISTATS 2011 中。口头报告。

具有高斯混合分量的狄利克雷过程混合模型的变分推理。 基于以下论文： Blei, DM, 和 Jordan, MI (2006)。 Dirichlet 过程混合物的变分推断。 贝叶斯分析，1（1），121-143。

使用中心差分求解拉普拉斯方程。 脚本 TriDiagMake 创建三对角矩阵 B 和 -I 的 A 三对角矩阵。 然后程序创建具有指定边界条件的向量 b 并求解系统 Au=b。 后处理在最后一部分完成，其中解的向量 u 被制成矩阵 U'，然后与 BC 组合以创建矩阵 T。 可以轻松修改以包括 Neumann 和 Robin BC； 此外，Au=b 的求解器是 Matlab 标准的； 它可以被更强大的东西取代（比如并行雅可比方法或快速高斯-赛德尔）。 用于计算方形板上的温度分布或其他类似的潜在问题。 这个想法是创建一个易于理解、不言自明的代码。 希望你喜欢！

Navier-Stokes-numeric-solution-using-Python- 适用于线性，非线性对流，一维和二维的Burger's和Poisson方程，使用标准壁函数的一维扩散方程，具有Dirichlet和Neumann BC的二维导热对流方程，完整的Navier-Stokes方程以及与Poisson方程耦合的腔体和二维通道流。

潜在狄利克雷分配模型LDA *

基于隐含狄利克雷分布的Single-Pass新闻聚类算法，冯文杰，熊翱，提出一种基于隐含狄利克雷分布的Single-Pass新闻聚类算法。首先对新闻的线索文档进行了LDA主题聚类，将其映射到新闻集合聚类结果上，�

lda_evaluation 使用潜在狄利克雷分配（LDA）评估主题模型