复杂硅酸盐矿物Gibbs自由能和焓的一种近似计算法.docx

该文件简单演示了方波如何通过傅立叶级数近似。 它执行以下操作： 1) 它演示了傅里叶级数系数​​截断的效果，也称为吉布斯现象。 2) 计算超调百分比。 3) 计算原始信号和近似信号之间误差中的能量

吉布斯采样matlab代码matlab_gibbs_lda 具有Gibbs采样的LDA是使用MATLAB实现的。 文档主题上的Dirichlet分布的超参数采样基于Mallet，但使用纯MATLAB代码重新实现。 输入数据格式： 一个3行矩阵X的AN，对于第i行，X（i，1）是文档ID，X（i，2）是令牌ID，X（i，3）是此文档中此令牌的字数。

gibbs.m 吉布斯现象代码 信号与系统课程中会涉及到的吉布斯现象，这是matlab代码

A classic book edited by a famous physicist-Gibbs, who contributes to the building of statistical physics and thermodynamics.

利用Matlab实现了gibbs采样， 进行图像的合成，给出了完整的例子

pyGibbsLDA 潜在Dirichlet分配（LDA）的折叠Gibbs采样的Python实现 开发环境 语言：Python3 前提条件库： ， ， 输入数据格式 DocumentID \ t WordID \ t计数\ n 模块用法示例 >> > import GibbsLDA >> > sampler = GibbsLDA . Sampler ( "/home2/TwitterData.dat" , 100 ) >> > likelihood = sampler . run ( 500 , 300 , 2 ) 100：主题数 500：吉布斯样本数 300：老化点 2：采样间隔 参考

采用Gibbs采样方法用于图像分割，涉及到K—means聚类的初始化以及形态学处理

在 Machine Learning 中，LDA 是两个常用模型的简称： Linear Discriminant Analysis 和 Latent Dirichlet Allocation， 在这篇文章中我们主要八卦的是后者。LDA 是一个在文本建模中很著名的模型，类似于 SVD, PLSA 等模型， 可以用于浅层语义分析,在文本语义分析中是一个很有用的模型。很不幸的是，这个模型中涉及的数学知识有点多， 包括 Gamma 函数， Dirichlet 分布， Dirichlet-Multinomial 共轭， Gibbs Sampling, Variational Inference, 贝叶斯文本建模，PLSA 建模, 以及 LDA 文本建模。 这篇文章的主要目标，就是科普在学习理解LDA 模型中，需要了解的一些重要的数学知识。 预设的读者是做自然语言处理、机器学习、数据挖掘方向的工程师， 要读懂这篇科普，需要的数学基础知识基本上不超过陈希孺先生的《概率论与数理统计》这本书。

针对现有动态面板数据分析中存在偶发参数和没有考虑模型参数的不确定性风险问题,提出了基于Gibbs抽样算法的贝叶斯随机系数动态面板数据模型。假设初始值服从平稳分布,自回归系数服从Logit正态分布的条件下,设计了Markov链Monte Carlo数值计算程序,得到了模型参数的贝叶斯估计值。实证研究结果表明:基于Gibbs抽样方法的贝叶斯动态面板回归模型能有效地揭示跨截面滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响。