R에서 중국 음식점 과정 구현
10766 단어 R
기사의 목적
R을 사용하여 중국 음식점 과정을 구현합니다.
참고 : 비 파라 메트릭 베이즈 포인트 프로세스 및 통계적 기계 학습 수리
목차
No.
목차
1
중국 음식점 과정 수식
2
구현
3
알파 추정을 포함한 구현
1. 중국 음식점 과정의 수식
2. 구현
n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
3. 알파 추정을 포함한 구현
알파의 추정치는 1.012666이었다.
n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
c1 <- 10
c2 <- 10
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
#alphaの推定
#piのサンプリング
pi <- rbeta(1, alpha+1, n)
#sのサンプリング
s <- rbinom(1, 1, (n/alpha)/(1+n/alpha))
#alphaのサンプリング
alpha <- rgamma(1, c1+length(n.k)-s, c2-log(pi))
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
◯SNS
・youtube
htps : // 코 m / 찬 l / 우 CFDy ぇ ywt hdtwqC3
· Twitter
htps : // 라고 해서 r. 코 m / D 켄_타
Reference
이 문제에 관하여(R에서 중국 음식점 과정 구현), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Tatsuki-Oike/items/d9560b8203da67248eaf
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
No.
목차
1
중국 음식점 과정 수식
2
구현
3
알파 추정을 포함한 구현
1. 중국 음식점 과정의 수식
2. 구현
n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
3. 알파 추정을 포함한 구현
알파의 추정치는 1.012666이었다.
n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
c1 <- 10
c2 <- 10
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
#alphaの推定
#piのサンプリング
pi <- rbeta(1, alpha+1, n)
#sのサンプリング
s <- rbinom(1, 1, (n/alpha)/(1+n/alpha))
#alphaのサンプリング
alpha <- rgamma(1, c1+length(n.k)-s, c2-log(pi))
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
◯SNS
・youtube
htps : // 코 m / 찬 l / 우 CFDy ぇ ywt hdtwqC3
· Twitter
htps : // 라고 해서 r. 코 m / D 켄_타
Reference
이 문제에 관하여(R에서 중국 음식점 과정 구현), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/Tatsuki-Oike/items/d9560b8203da67248eaf
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n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
3. 알파 추정을 포함한 구현
알파의 추정치는 1.012666이었다.
n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
c1 <- 10
c2 <- 10
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
#alphaの推定
#piのサンプリング
pi <- rbeta(1, alpha+1, n)
#sのサンプリング
s <- rbinom(1, 1, (n/alpha)/(1+n/alpha))
#alphaのサンプリング
alpha <- rgamma(1, c1+length(n.k)-s, c2-log(pi))
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
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・youtube
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n <- 30
alpha <- 1
z <- 1
c1 <- 10
c2 <- 10
set.seed(100)
for(i in 1:n){
n.k <- tapply(z,z,length)
prob <- append(n.k/(i-1+alpha), alpha/(i-1+alpha))
z.tmp <- which.max(rmultinom(1, 1, prob))
z <- append(z, z.tmp)
#alphaの推定
#piのサンプリング
pi <- rbeta(1, alpha+1, n)
#sのサンプリング
s <- rbinom(1, 1, (n/alpha)/(1+n/alpha))
#alphaのサンプリング
alpha <- rgamma(1, c1+length(n.k)-s, c2-log(pi))
}
#可視化
library(ggplot2)
ggplot(NULL, aes(x=z)) + geom_bar()
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이 문제에 관하여(R에서 중국 음식점 과정 구현), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/Tatsuki-Oike/items/d9560b8203da67248eaf텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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