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Metropolis-Hastings算法

于 2022-05-05 发布 文件大小:10.40 kB
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代码说明:

http://en.wikipedia.org/wiki/Metropolis-Hastings_algorithm 大都会-黑斯廷斯算法是马尔科夫链蒙特 Carlo 方法获取从概率分布的随机样本序列为直接采样是困难的。序列可以用 近似分布。 下面的代码是算法的大都市-黑斯廷斯,一个简单的实现这些代码根据 linux 运行系统。 编译,并也可以用在 Windows 操作系统中。 Metropolis_demo.cpp 是一个演示取样高斯分布。 在 matlab 才能看到结果运行 metropolis_demo.m。您可以修改 metropolis_demo.cpp 适应代码到你自己的问题。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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  • 基于sift特征点的词包模型
    1.根据训练文件夹中的图像训练单词表。在每一张图像中提取sift点,将从所有图像中得到的128维sift点进行聚类,类别数就是单词数,聚类中心就是单词,将得到的单词表保存下来。 2.对于每一张新的图像,先提取图像中的sift点,按照之前训练好的单词表将每个sift点对应成某个单词,统计在这幅图像中每种单词的数量,就是词包模型。 注意:生成的文件每行代表一幅图像,将文件复制出来后修改后缀成.doc可以用word打开。 首先运行centr3得到单词表,在运行bagofword生成单词包。
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