摘要 本文针对Spark上广泛使用的潜在Dirichlet分配(LDA)模型，实现了一种折叠Gibbs抽样方法。 Spark是一款面向大规模数据处理的快速内存集群计算框架，成为大数据小镇的领域话题已经有一段时间了。 适用于迭代和交互算法。 该方法将数据集分割成P∗P个分区，使用规则将这些分区洗牌并重组成P个子数据集，避免采样冲突，其中每个P个子数据集只包含P个分区，然后逐个并行处理每个子数

最近要人工智能考试，复习被虐的不要不要的，老师一堂课讲的内容要自己再看几个小时…… MCMC和 Gibbs采样看书看得一脸懵逼，还好同学分享了一篇文章，看完豁然开朗，比 《人工智能：一种现代的方法》强多了 下面是链接： http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即：   我们的主要目标是使用 Gibbs 采样器在给定来自该分布的

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578  指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数 λ ，即事件之间的平均时间，在某个时间点 k 发生了变化，即： 我们的主要目标是使用 Gibbs

Gibbs Samping 是MCMC中最常用的方法，基本的原理就是通过随机模拟， 采集 期望数量的 目标分布的样本，这些样本构造了一条马尔可夫链，而由这些样本集，基本可以推断出目标分布的参数以及其它的想了解的 后验分布。但通常 如何采集 样本成为关键，应用它的原因是目标分布的分布函数未知，但是  构成目标分布的 变量的 条件分布是知道的，那么就可以用随机模拟的思想，利用贝叶斯公式的特性，从条件概

本文转载统计之都上的一篇关于lda gibbs采样算法的介绍 http://cos.name/2013/01/lda-math-mcmc-and-gibbs-sampling/  马氏链及其平稳分布 马氏链的数学定义很简单 P(Xt+1=x|Xt,Xt−1,⋯)=P(Xt+1=x|Xt) 也就是状态转移的概率只依赖于前一个状态。 我们先来看马氏链的一个具体的

最近我们被客户要求撰写关于文本分析的研究报告，包括一些图形和统计输出。 摘要 主题模型允许对文档中的术语频率发生进行概率建模。拟合模型可用于估计文档之间以及一组指定关键字之间的相似性，这些关键字使用称为主题的额外潜在变量。R 包主题模型提供了基于文本挖掘包 tm 中的数据结构拟合主题模型的基本基础结构。 关键词： 吉布斯采样， R， 文本分析， 主题模型 1. 引言 在机器学习和自然语言

Bayesian Estimation of the DINA Model With Gibbs Sampling 下载论文摘要引言DINA模型贝叶斯参数估计优势基于贝叶斯的DINA模型参数估计方法贝叶斯模型表达式全条件分布 蒙特卡洛仿真研究应用：空时可视化测试讨论参考文献 下载论文 摘要 基于已经提出的DINA模型的贝叶斯表达公式，可以使用Gibbs采样通过联合后延分布来拟合

文章目录 回顾第一步第二步 看分子第一项第二项联合第一、第二项 第二步 看分母分子分母同时看化简小栗子 小结 公式输入请参考： 在线Latex公式 回顾 下图是LDA生成的过程。 为了更好描述collapsed gibbs sampling。把里面的标识换一下，问题的描述变成： 计算 P ( Z t s ∣ Z − t s , w , α , β ) P(Z_{ts}|Z