dirichlet

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RのDirichRegパッケージを使用して式オブジェクトをDirichlet回帰に渡そうとしています。以下に示すように、パッケージは式を受け入れられないようですこの形式では書かれていますが、ドキュメントの中にはこの制限が書かれていません。このワークフローの理由は、さまざまな公式（IEはさまざまな共変量を持つ）のリストに適用できるクロス検証関数を設定し、モデル選択に役立つサンプル外の予測機能を返すよ

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グループ化されたデータに対して、PyMC3のDirichletプロセスからクラスタIDを抽出するにはどうすればよいですか？

グループ化されたデータをクラスタ化するのにPyMC3を使用しています。基本的には、g個のベクトルを持ち、g個のベクトルをm個のクラスタにクラスタリングしたいと考えています。しかし、私には2つの問題があります。最初の1つは、PyMC3がベクトルではなく1次元データしか扱えないと思われることです。 2番目の問題は、生データのクラスタIDを抽出する方法がわかりません。私は成分の数（k）と対応する重みを

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R監督付き潜在ディリクレ割り当てパッケージ

私はthis LDA packageをRに使用しています。具体的には、supervised latent dirichlet allocation (slda)を実行しようとしています。リンクされたパッケージには、slda.em関数があります。しかし私が混乱させるのは、アルファ、イータ、分散のパラメータを求めていることです。私が理解する限り、私はこれらのパラメータがモデルでは未知であると考えました

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R - ボロノイ図の異なるタイル（ポリゴン）の点の値の合計

I以下DF有する： name x y A -47 134 B -11 311 C 49 100 D -40 138 E -33 233 F 30 134 Iは、囲まれたボロノイ分割を生成するX &のY COORDSを使用しているが長方形：： library(spatstat) library(deldir) re

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Rライブラリを呼び出すDirichletReg Pythonからrpy2を使用

私はPythonを使用してディリクレ回帰をしようとしています。残念ながら私は仕事をするPythonパッケージを見つけることができません。だから私はrpy2を使ってRライブラリDirichletRegを呼び出しようとしました。しかし、DirichReg(Y ~ X1 + X2 + X3, data=predictorData)などの回帰関数をどのように呼び出すかは、私にとっては直感的ではありません。

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潜在的なディリクレの割り当て結果を可視化

私はPythonのためのジェニトリライブラリから潜在的なディリクレ割り当てLDAを使用しようとしています。アルゴリズムの結果をグラフの形式でトレーニングに表示する方法はありますか？ Vennのダイアグラム、またはいくつかの文字を使用していますか？