吉布斯采样matlab代码-Bayesian_Approximate_Inference:该项目应用Gibbs采样和均值场方法来计算推理和MA
吉布斯采样matlab代码贝叶斯近似估计
该项目采用三种方法来计算MAP推断和后验推断
吉布斯抽样
用均值场法计算推论和推论。
此外，通过Jupyter
Notebook的变量消除方法可以计算出准确的结果。
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[[Bayesian_roximate_Inference]的代码和报告
先决条件
所提出的方法是通过Jupyter
Notebook实现的。
所需的软件包包括：
Matlab的
的Python
3
Jupyter笔记本
入门
通过对“数据集”文件夹中文件的分类来修改路径；
运行matlab代码的'Gibbs_sampling''mean_field'功能；
“消除变量”方法位于“
Proj1”的Jupyter文件中
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[{"title":"（ 19 个子文件 566KB ） 吉布斯采样matlab代码-Bayesian_Approximate_Inference:该项目应用Gibbs采样和均值场方法来计算推理和MA","children":[{"title":"Bayesian_Approximate_Inference-master","children":[{"title":"codes","children":[{"title":"list_all_x.m <span style='color:#111;'> 921B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Gibbs_skip.m <span style='color:#111;'> 3.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Proj1.ipynb <span style='color:#111;'> 10.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Eq_i.m <span style='color:#111;'> 1.46KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"P_node.m <span style='color:#111;'> 552B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mean_field.m <span style='color:#111;'> 1.56KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sample_k.m <span style='color:#111;'> 207B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Gibbs_init.m <span style='color:#111;'> 3.55KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"gener_sample.m <span style='color:#111;'> 749B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Gibbs.m <span style='color:#111;'> 2.00KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"datasets","children":[{"title":"structure.mat <span style='color:#111;'> 285B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"parameter.mat <span style='color:#111;'> 4.12KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"Project1_lwt.pdf <span style='color:#111;'> 271.00KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Figures","children":[{"title":"BN.png <span style='color:#111;'> 57.17KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"mean_field.png <span style='color:#111;'> 54.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Alg1.png <span style='color:#111;'> 100.75KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"result.png <span style='color:#111;'> 102.86KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":".gitattributes <span style='color:#111;'> 66B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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