Algorithm:实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)-阿里云开发者社区

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Algorithm:实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)

简介: Algorithm:实现LDA的Gibbs Gauss采样(绘制多图subplot)
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输出结果

image.png


实现代码


import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

N = 1000

# 初始化y, 可以任选一个值

y = 0

xs = []

ys = []

for i in range(N):

   # 更新x_t

   x = np.random.normal(0.8*y, 0.6)

   # 更新y_t

   y = np.random.normal(0.8*x, 0.6)

   xs.append(x)

   ys.append(y)

xs2, ys2 = np.random.multivariate_normal( [0, 0], [[1,0.8],[0.8,1]], N ).T

plt.subplot(211)

plt.title('gibbs Gauss')

plt.scatter(xs, ys)

plt.subplot(212)

plt.scatter(xs2, ys2)

plt.show()




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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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