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软件功能
Demonstrate EM for GTM.
这个脚本演示使用的下载EM算法拟合一维到二维的GTM采用最大似然数据。高斯内核的 免使命召唤苹果怎么开挂位置和传播的数据空间中示出在训练过程中
demglm2
尴尬由一二维矩阵的输入数据和分类数据向量是从T三高斯集群裸露和softmax输出广义线性模型是使用迭代重加权最小二乘训练。裸露的费版数据的情节连同由网络给出的分类阴影地方裸露。
Demonstrate Bayesian regression for the RBF.
该尴尬包括一个输入变量x从高斯分布采样,贝叶和一个目标变量t所裸露的计算罪(2 * * * *)和增补高斯噪声。线性输出RBF网络是由各向同性高斯正则化最小化误差平方和函数铺开训练,使用缩放共轭梯度算法。的参数α和β的重新估计使用功能的证据。
Demonstrate sampling from Gaussian distributions.
提供了一个简易的例子demgauss of the generation of data from高斯分布。它的第一个样品从一维分布使用randn垫,然后被归一化直方图估计of the分配使用histp together with the true密度计算使用高斯 。
demgauss然后demonstrates采样从高斯分布在两个维度