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mixsamp:从任何高斯
混合模型
生成样本的函数-matlab开发
此函数从具有任意数量模式的高斯
混合模型
生成随机样本。 混合参数,即混合概率、均值和协方差以及要采样的点数作为输入。 协方差不必是对角线
2022-05-07 16:51:10
1KB
matlab
1
一维无限高斯
混合模型
:一维数据集的Rasmussen无限高斯
混合模型
的实现-matlab开发
这是一个专为教育目的而设计的小脚本。 它开箱即用,生成一维高斯混合的随机数据集,并将推理过程可视化。 参考: * Carl Edward Rasmussen:无限高斯
混合模型
-> http://www.kyb.mpg.de/fileadmin/user_upload/files/publications/pdfs/pdf2299.pdf
2022-05-07 11:53:56
4KB
matlab
1
吉布斯采样matlab代码-SparseFactorMixedModel:稀疏因子
混合模型
吉布斯采样matlab代码BSFG 丹尼尔·朗西(Sarah Mukhergee)和丹尼尔·朗西 参考:Runcie,D.和Mukherjee,S.(2013)。 用遗传协方差矩阵的贝叶斯稀疏因子分析剖析高维表型。 遗传学,194(3),753–767。 该软件包是免费软件,您可以根据GNU通用公共许可证(GPL-3)的条款重新分发和/或修改它。 GNU通用公共许可证不允许在专有程序中重新分发此软件。 分发该库是希望它会有用,但没有任何担保; 甚至没有对适销性或特定用途适用性的暗示保证。 版本历史 V1.0 在以下网站上发布了MATLAB版本: 包括Ayroles_et_al_Competitive_fitness,半同胞设计的模拟 应该能够从纸上复制所有分析(直到Gibbs和模拟中的蒙特卡洛误差) V1.1 固定计算遗传和相互作用的特效。 论文的计算结果和相应的文本缺少$ A ^ {-1} $。 这应该不会对本文介绍的分析结果产生太大影响,但需要进行检查。 它不会影响Ayroles分析。 V2.0 几乎完全重写了模型代码,但是应该保持相同的功能(我相信) 变量已被重命名以更接近于论文
2022-05-05 14:51:41
5.18MB
系统开源
1
传感器信号在下水道内传播的信道模型
为了揭示无线传感器信号在下水道内的传播规律,采用混合方法,把电磁波在下水道内的传播空间分为了近场区和远场区两个不同的区域,推导出了电磁波传播的信道模型。结果表明:下水道内的介电常数越大,衰减率越小;频率越高,电磁波衰减越小;半径越大,越有利于电磁波的传播。研究结果初步解决了信号在下水道内的传播规律,有助于污水流量计的进一步投入使用。
2022-05-03 16:39:15
839KB
下水道
混合模型
电磁波
衰减率
1
基于改进高斯
混合模型
的运动图像目标检测算法_吕苗苗.caj
本文件主要是关于高斯
混合模型
的运动目标检测,以及针对高斯
混合模型
检测方法的不足,提出了改进的方法。需要的可以下载下来看看。
2022-05-02 15:01:07
1.83MB
运动目标检查
1
基于主题情感
混合模型
的无监督文本情感分析
基于主题情感
混合模型
的无监督文本情感分析
2022-05-02 10:04:18
450KB
文档资料
安全技术-网络信息-神经网络与隐马尔可夫
混合模型
在机械切削加工中的颤振预报.pdf
安全技术-网络信息-神经网络与隐马尔可夫
混合模型
在机械切削加工中的颤振预报.pdf
2022-04-29 20:00:38
4.57MB
神经网络
文档资料
安全
网络
2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习
混合模型
的空气质量预测{含码源+pdf文章}
数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习
混合模型
的空气质量预测{含码源+pdf文章}
2022-04-23 22:05:22
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数据挖掘
机器学习
人工智能
2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习
混合模型
的空气质量预测{含码源+pdf文章}
数据挖掘机器学习[七]---2021研究生数学建模B题空气质量预报二次建模求解过程:基于Stacking机器学习
混合模型
的空气质量预测{含码源+pdf文章}
2022-04-23 22:05:21
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机器学习
数据挖掘
stacking
em算法matlab代码-gmm:Matlab中的高斯
混合模型
和推理算法
em算法matlab代码Matlab中的高斯
混合模型
和推理算法 Matlab演示有关高斯
混合模型
(GMM)和具有EM和变分推理的推理算法 参考 克里斯托弗·毕晓普(Christopher M. Bishop)。 2006。模式识别和机器学习(信息科学与统计)。 施普林格出版社,柏林,海德堡。 要求 该代码已通过Matlab R2017a测试。 用法示例 使用EM算法运行GMM演示 gmm_em_demo 使用变分推理算法运行GMM演示 gmm_vb_demo
2022-04-22 22:33:21
5.09MB
系统开源
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