克里斯托弗·克rapu的文章
PyMC 包含了具有Kronecker结构协方差的模型实现。这种模式化的结构使得高斯过程模型能够在更大的数据集上工作。当
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因子分析是一种广泛使用的概率模型，用于识别多元数据中的低秩结构，这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关，仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例，因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述，您可以查看此图，该图最初由Ghahramani和Roweis发表。
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因子分析是一种广泛使用的概率模型，用于识别多元数据中的低秩结构，这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关，仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例，因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述，您可以查看此图，该图最初由Ghahramani和Roweis发表。
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因子分析是一种广泛使用的概率模型，用于识别多元数据中的低秩结构，这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关，仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例，因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述，您可以查看此图，该图最初由Ghahramani和Roweis发表。
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因子分析是一种广泛使用的概率模型，用于识别多元数据中的低秩结构，这些结构编码在潜在变量中。它与主成分分析非常密切相关，仅在假设这些潜在变量的先验分布上有所不同。它也是一个线性高斯模型的良好示例，因为它可以完全描述为底层高斯变量的线性变换。有关因子分析与其他模型关系的概述，您可以查看此图，该图最初由Ghahramani和Roweis发表。
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