Gibbs Sampling

本示例展示了吉布斯采样的MATLAB代码，用于LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型的实现。代码主要涉及参数设置和迭代过程，确保有效性和准确性。请参考以下实现细节。

吉布斯采样 Matlab代码 - DynamicAuthorTopicModel: DynamicAuthorTopicModel 吉布斯采样是一种常用于生成式模型的马尔科夫链蒙特卡洛方法。在DynamicAuthorTopicModel中，吉布斯采样被用来进行主题建模，特别是在动态文本数据中。 以下是实现DynamicAuthorTopicModel的吉布斯采样的Matlab代码示例。 Matlab代码实现： % 示例代码: DynamicAuthorTopicModel % 定义模型参数和数据 K = 10; % 主题数 V = length(vocab); % 词汇表大小 T = length(documents); % 文档数 % 初始化参数 phi = rand(K, V); % 主题-词分布 theta = rand(T, K); % 文档-主题分布 % 进行吉布斯采样 for iter = 1:1000 for t = 1:T for w = 1:length(documents{t}) word = documents{t}(w); % 更新主题分配 % 计算条件概率并选择新主题 new_topic = ... end end end 该代码展示了如何使用吉布斯采样方法为DynamicAuthorTopicModel进行训练和推断。

介绍的吉布斯采样 MATLAB 代码主要用于估计2D单工LDA模型，专注于时空和旅行行为特征。主要的计算成本源于根据多项式分布生成单词-主题分配z。为提高计算速度，提供了两个混合函数mnrnd_mex.c和mnrnd_mex_noscale.c。使用mnrnd_mex与MATLAB中的mnrnd相同，而mnrnd_mex_noscale可接受未按比例分配的输入，例如，mnrnd_mex_noscale([1,2,3,4])等价于mnrnd_mex([0.1,0.2,0.3,0.4])。

该软件包提供了 Gibbs-RTSS 的 MATLAB 实现，该实现如马克·彼得·德森罗思（Marc Peter Deisenroth）和亨里克·奥尔森（Henrik Ohlsson）在 2011 年美国控制会议论文集（ACC 2011）中所述。 软件包还包含以下过滤器/平滑器的实现： Gibbs 滤波器/Gibbs-RTSS EKF/EKS UKF/URTSS CKF/CKS 运行 demo_nonlinear_model 可从论文中复制论文非线性示例的结果（图和数字）。 该代码需要 MATLAB R2007a 或更高版本。 (C) Marc Deisenroth，版权所有 2016 如果保留此版权声明，并且对所做的任何更改进行了注释，则出于任何非商业目的，任何人都可以复制、使用或修改此软件和随附文档。此软件和文档的分发不附带任何保证。 欢迎提供有关代码的反馈（有用性、错误、效率低等）。

Gibbs 抽样法可识别汇率可加异常值。经实证研究，我国人民币对美元汇率月度数据中存在可加异常值。

本方法采用平移变换进行信号去噪，有效消除Gibbs效应。通过MATLAB编写，提高信号处理的质量和效率。

SMOTE（Synthetic Minority Over-Sampling Technique）函数接受维度为(r,n)的特征向量和维度为(r,1)的目标类作为输入，并返回维度为(r',n)的final_features向量和维度为(r',1)的目标类作为输出。该技术由N. Chawla、K. Bowyer、L. Hall和W. Kegelmeyer提出，用于解决数据不平衡问题。SMOTE被广泛应用于各个领域，包括机器学习和数据挖掘。详细内容可参考Arxiv预印本arXiv:1106.1813, 2011。