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

酒点和机器学习 在葡萄平均生长季节（3月至8月）的每个月中，使用温度（低，高，平均），降水，湿度和阴天来预测葡萄酒的得分。 使用多元线性回归，支持向量回归和神经网络。 结论 下次提供更多时间： 更多小尺寸类别 更大的数据集 更加多样化的天气数据（即污染） 包括其他地区（即法国或其他国家） 更多的葡萄酒包含更多的积分 调查葡萄酒品种 其他要考虑的因素： 气候 技术 环境因素（污染，土壤养分等） 藤龄

情感分析 受过Python的情感分析，并接受过Amazon西班牙评论的西班牙语培训。 请参阅我的博客以获取详细信息： 模型训练： : 应用于网页的模型： :

人脸识别的论文，采用python语言编写，完整的例子，机器学习值得一看

机器学习的作者身份归属 具有随机森林和TFIDF分数的作者身份归因 该存储库包含博客文章《 代码。 它使用随机森林模型以及TFIDF分数作为特征，在n个作者之间执行作者身份分类。 文件说明 路径 描述 作者属性 主文件夹。 └sample_data 包含作者数据的文件夹。 ├authors_folders 每个作者一个文件夹。 ├authors_article_0.txt 作者的第一篇文章。 ├authors_article_1.txt 第二篇。 ├... authors_article_n.txt ...上一篇文章。 ├attribution_model.py 作者

双项主题模型 此程序包实现了由，兰介绍的短文本的。 它包括BTM模型的两种实现：cythonized）1 由小慧严，2）优化和cythonized 通过 。 它还能够计算困惑和语义一致性度量。 要求 赛顿 NumPy 大熊猫 科学 Scikit学习 pyLDAvis（可选） 设置 您可以从PyPi安装软件包： pip install bitermplus 或从此回购中： pip install git+https://github.com/maximtrp/bitermplus.git 例子 import bitermplus as btm import numpy as np from gzip import open as gzip_open # Importing and vectorizing text data with gzip_open ( 'dataset/Sea

pattern recognition and machine learning 绝对经典的机器学习/模式识别教材，配套完整的学习笔记，习题答案，中文版，英文版电子档)，值得下载

人脸识别 使用Scikit-learn和OpenCV简单人脸识别系统 使用pip安装依赖项 点安装scikit学习 pip安装imutils 点安装numpy pip安装opencv-python 使用以下命令运行面部识别系统 python extract_embeddings.py python train_model.py pythonogni.py -i images / image.jpg

有限状态机（Finite State Machine）是一种时序机，它源自于人们将一个复杂的问题分割成多个简单的部分来处理的思想。状态机通过时钟驱动下的有多个状态，以及状态之间的跳转规则来实现复杂的逻辑，一旦当前的状态确定，也就明确了相关的输入输出。 有限状态机主要分为两个类型：第一类，如果输出只和当前状态有关而和输入无关，称之为Moore状态机；第二类，输出不仅和当前状态有关也和输入有关，称之为Melay型状态机。本节将主要介绍这两类状态机、状态编码以及使用VHDL和Verilog语言描述的设计范例。

sl 用于概率预测的Python包 v0.0.2 安装 该软件包支持Python 3.6、3.7、3.8和3.9 通过PyPI安装 运行pip install pysloth 从存储库安装 使用SSH克隆回购git clone git@github.com:PySloth/pysloth.git 将目录更改为README.md （此文件）所在的位置，然后运行pip install . 快速开始 下面的代码示例显示了运行中的scpd和ccpd from pysloth import scpd_function , ccpd_function import numpy as np import statsmodels . api as sm np . random . seed ( 142 ) n = 1000 # training set m = int ( 0.8 * n ) #