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vbmfa:因子分析器的变分贝叶斯混合
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2021-06-29
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vbmfa:因子分析器的变分贝叶斯混合 用于降维和聚类的因子分析器的变分贝叶斯混合。 因子分析 (FA) 是一种降维方法,类似于主成分分析 (PCA)、奇异值分解 (SVD) 或独立成分分析 (ICA)。 应用包括可视化、图像压缩或特征学习。 因子分析器的混合体由多个因子分析器组成,并允许降维和聚类。 与最大似然方法(如期望最大化 (EM))相比,模型参数的变分贝叶斯学习可防止过度拟合,并允许通过自动相关性确定 (ARD) 来学习低维子空间的维数。 可以在找到该模型的详细说明。 笔记 当前版本仍在开发中,需要针对大规模数据集进行优化。 我愿意接受任何建议,并对每个错误报告感到高兴! 安装 安装 vbmfa 最简单的方法是使用 PyPI: pip install vbmfa 或者,您可以从 Github 检出存储库: git clone https://github.com/cange
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140310_ellipse.ipynb 581KB
140709_vbmfa.ipynb 1004KB
140709_vbfa.ipynb 2.06MB
README.rst 3KB
tests
fa_test.py 5KB
__init__.py 0B
mfa_test.py 2KB
vbmfa
mfa.py 13KB
fa.py 16KB
__init__.py 22B
.coveragerc 540B
AUTHORS.rst 84B
docs
Makefile 7KB
data
model.pdf 198KB
model
commands.tex 2KB
appendix.tex 1KB
model.tex 15KB
source
index.rst 3KB
conf.py 9KB
fa.rst 297B
mfa.rst 217B
tox.ini 101B
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陳二二
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