Awesome LaTeX drawing - Drawing Bayesian networks, graphical models and framework with LaTeX
by Xinyu Chen
不需要安装软件,你也可以用LaTeX绘制贝叶斯网络、图模型和框架。
项目链接:
https://github.com/xinychen/awesome-latex-drawing
对于像Python这样的许多编程语言,安装相关的包只是第一步。 幸运的是,你甚至不需要在PC(个人计算机)中安装任何软件包甚至LaTeX,因为有许多像overleaf这样的在线系统可使其易于使用。
所需工具:在Chrome浏览器中打开 overleaf.com (需要注册使用)。
因为你可以按照此自述文件(readme)来查找你需要的内容,所以没有必要打开本项目中的每个文件。
BCPF(贝叶斯CP因子分解)模型作为贝叶斯网络和定向因子图。
BGCP(贝叶斯高斯CP分解)模型作为贝叶斯网络和有向因子图。
BGCP(贝叶斯高斯CP分解)模型作为贝叶斯网络和有向因子图的另一个例子。
BATF(贝叶斯增广张量分解)模型作为贝叶斯网络和定向因子图。
在你的 overleaf 项目中打开和上传上述文件,你将会看到以下图片:
张量补全任务及其框架,包括数据组织和张量补全,其中部分地观察了流量测量。
部分观测到的时间序列数据的图解说明。
部分观察到的时间序列张量的图解说明。
矩阵分解的图解说明。
张量(原点、终点、时隙)的图解。
我们最近研究中的增强张量分解(AuTF)模型。