动机 当我在进行数据挖掘课程的第三个家庭作业：将简短的文本聚类时，我在参考资料部分找到了这篇论文，原来是张老师在课堂上推荐的。 因此，我当然要借助在线资源来实现自己提出的GSDMM算法。 注意 该实现仍在进行中。 资料格式 vacabulary.json ，每行带有一个单词及其对应的id。 train_tokens.json ，每行带有一个doc-id及其令牌列表。 train_topics.json ，用于验证。 参考 纸 Yin，J. and Wang，J.，2014年8月。 基于Dirichlet多项式混合模型的短文本聚类方法。 在第20届ACM SIGKDD国际会议上，有关知识发现和数据挖掘的会议（第233-242页）。 Nguyen，DQ，Billingsley，R.，Du，L.，＆Johnson，M.（2015年）。 用潜在特征词表示法改进主题模型。 ，3，299-313

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。 ================================================== ============================ [[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 贝叶斯网络 吉布斯算法 平均场算法 表现

马链monte carlo算法中的gibbs采样.pdf

吉布斯采样matlab代码

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

分层潜在Dirichlet分配 分层潜在狄利克雷分配（hLDA）解决了从数据中学习主题层次结构的问题。 该模型依赖于称为嵌套中国餐厅过程的非参数先验，该过程允许任意大的分支因子，并可以轻松容纳不断增长的数据收集。 hLDA模型将此先验与基于潜在Dirichlet分配的分层变体的可能性相结合。 执行 是用于hLDA推断的Gibbs采样器，基于的实现，在nCRP树上具有固定的深度。 安装 只需使用pip install hlda即可安装该软件包。 可以在找到一个示例笔记本，该笔记本可以推断BBC Insight语料库上的层次结构主题。

Hit-And-Run 和 Gibbs 采样算法的实现，用于生成满足线性不等式系统 Ax<=b 的均匀分布随机向量 x。 生成的随机向量可用于初始化局部搜索非线性优化算法，以便通过多开始优化策略定位全局优化。 假设 A*x<=b 不是无界的。 为了使用采样器，必须指定初始可行的点 x0（例如，可以通过使用 LP 求解器找到）。

Motif在转录和后转录水平的基因表达调控中起着重要的作用。目前，识别Motif的算法和相应的软件已有不少，但是却鲜有对各种算法及软件性能共同评测的研究和报告。介绍了算法的分类以及三种常见的Motif识别算法Wordup，MM和Gibbs采样，并对AlignACE，MEME，MotifSampler，Weeder等13种Motif寻找软件进行性能比较分析。通过生物学意义的研究和性能比较结果可以得出：由于唯有Weeder算法考虑了Motif保守核心位置，因而它在各种软件中识别效果较好；大部分算法只考虑简单而