我正在试验斯坦和高斯过程。经过一些错误之后,我发现所有事情的根源都是函数cov_exp_quad的奇怪行为。
特别是,我不明白为什么它返回的矩阵是不对称的。
在这里,斯坦脚本:
data {
int<lower=1> N;
real x[N];
real y[N];
}
transformed data {
matrix[N,N] K = cov_exp_quad(x, y, 1, 1);
}
generated quantities {
matrix[N, N] Cov = K;
}
在这里,R代码:
library(rstan)
x <- s
当我调用iwishrnd()函数时,会得到这个错误:
??? Error using ==> iwishrnd at 41
Covariance matrix must be symmetric and positive definite.
正如我在上一个问题中所解释的:
我想知道,为什么matlab称这个参数为协方差矩阵?
我知道,这个矩阵被用作多元正态分布协方差矩阵的共轭先验,但它与这个协方差矩阵的均值成正比(正如你在中看到的)。所以,把这称为分布的平均值,而不是协方差矩阵,不是更好吗?
我没有从Matlab函数中得到正确的结果,所以我的数据安排可能是错误的。我查看了我正在使用的函数的帮助文件,以及它所使用的输入"X“必须在表单中。
X的行对应于观察,列对应于变量。
很抱歉,如果这是非常基本的,但我的输入矩阵应该如何安排呢?
我有5个作者,每个作者都有一个长度为18的特征向量(例如,为了简单起见)。
因此,我假设observations是指同一作者的不同特性,而variables是指作者,所以我将输入矩阵安排为[18 x 5],其中每一列都是作者。
这个例子很简单。在SIFT特性的情况下呢?在这里,每个作者将产生一个特征矩阵[128 x num. of keyp
我的任务是对给定的二维5000个数据进行PCA和白化变换。
我对PCA的理解是用协方差矩阵的特征向量分析数据的主轴,并将主轴旋转到x轴!
这就是我所做的。
[BtEvector,BtEvalue]=eig(MYCov);% Eigen value and vector using built-in function
我首先计算了特征值和向量。结果是
BtEvalue=[4.027487815706757,0;0,8.903923357227459]
和
BtEvector=[0.033937679569230,-0.999423951036524;-0.999423951036524,-0.
我不能得到Rstan,因为我的R版本太近了。
> install.packages("rstan")
Warning in install.packages :
package ‘rstan’ is not available (as a binary package for R version 3.1.3)
有下载这个版本的rstan吗?我是否需要降低我的R版本才能使用rstan?