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

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