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吉布斯采样matlab代码-parliament-network:模拟意大利议会网络
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2021-05-28
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吉布斯采样matlab代码议会网络 论文项目旨在发现意大利政客之间的潜在网络。 可以进行全部工作。 项目介绍 收集意大利议会政客中的赞助数据[Briatte,2016年]。 获取每个立法的邻接矩阵。 使用无限关系模型为议会网络建模。 实施吉布斯抽样,以获取议会内部集群的分布。 项目结构 irm.py :包含用于实现无限关系模型的Gibbs采样的不同模型的文件。 network.py :模型的主要执行 preprocessing.py :预处理国会csv数据 import_data :包含用于收集数据的修改后的R脚本的文件夹 gibbs_sampling_matlab.m :Matlab中的Gibbs采样的纸面实现 CRP-贝塔-伯努利模型 参数: Beta:alpha = 1,beta = 1 =>(0,1)中的均匀分布 CRP:以表数量的期望值等于参与方数量的方式选择的参数。 (使用牛顿法) 点估计 通过gibbs采样,可以从分区的后验分布中得出结果。 在这种情况下,获得点估计值并不像在其他情况下那样简单,因为我们没有分区的“汇总”度量。 我们获得此类点估计所遵循的过程是: 我们获得
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parliament-network-master.zip (8个子文件)
parliament-network-master
.gitignore 79B
src
preprocessing.py 2KB
network_plot.py 333B
DP.py 3KB
network.py 4KB
utils.py 5KB
PY.py 4KB
README.md 3KB
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