Ejemplos de rand_psd en Python

Ejemplo n.º 1

Archivo: test_mniw.py Proyecto: maverik-akagami/svae

def rand_mniw(p, n):
    S = rand_psd(p) + p * np.eye(p)
    K = rand_psd(n) + n * np.eye(n)
    M = npr.randn(p, n)
    nu = p + npr.uniform(1, 3)
    return standard_to_natural(nu, S, M, K)

Ejemplo n.º 2

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: maverik-akagami/svae

 def rand_model(n):
     J, h = rand_psd(n), npr.randn(n)
     bigJ = rand_psd(2 * n)
     J11, J12, J22 = bigJ[:n, :n], bigJ[:n, n:], bigJ[n:, n:]
     logZ = npr.randn()
     return -1. / 2 * J, h, -1. / 2 * J11, -J12, -1. / 2 * J22, logZ

Ejemplo n.º 3

Archivo: test_niw.py Proyecto: zilongzhong/svae

def rand_niw(n):
    S = rand_psd(n) + n * np.eye(n)
    m = npr.randn(n)
    kappa = n + npr.uniform(1, 3)
    nu = n + npr.uniform(1, 3)
    return standard_to_natural(S, m, kappa, nu)

Ejemplo n.º 4

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: mattjj/svae

def rand_gaussian(n):
    J = rand_psd(n) + n * np.eye(n)
    h = npr.randn(n)
    return pack_dense(-1./2*J, h)

Ejemplo n.º 5

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: maverik-akagami/svae

 def rand_model(p, n):
     return npr.randn(n), rand_psd(n), npr.randn(
         p, n), npr.randn(p), rand_psd(p)

Ejemplo n.º 6

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: WuCPMark/svae

 def rand_model(n):
     J, h = rand_psd(n), npr.randn(n)
     bigJ = rand_psd(2*n)
     J11, J12, J22 = bigJ[:n,:n], bigJ[:n,n:], bigJ[n:,n:]
     logZ = npr.randn()
     return -1./2*J, h, -1./2*J11, -J12, -1./2*J22, logZ

Ejemplo n.º 7

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: WuCPMark/svae

 def rand_model(p, n):
     return npr.randn(n), rand_psd(n), npr.randn(p, n), npr.randn(p), rand_psd(p)

Ejemplo n.º 8

Archivo: test_gaussian.py Proyecto: zilongzhong/svae

def rand_gaussian(n):
    J = rand_psd(n) + n * np.eye(n)
    h = npr.randn(n)
    return pack_dense(-1. / 2 * J, h)

Ejemplo n.º 9

Archivo: test_niw.py Proyecto: mattjj/svae

def rand_niw(n):
    S = rand_psd(n) + n * np.eye(n)
    m = npr.randn(n)
    kappa = n + npr.uniform(1, 3)
    nu = n + npr.uniform(1, 3)
    return standard_to_natural(S, m, kappa, nu)

Ejemplo n.º 10

Archivo: test_mniw.py Proyecto: WuCPMark/svae

def rand_mniw(p, n):
    S = rand_psd(p) + p*np.eye(p)
    K = rand_psd(n) + n*np.eye(n)
    M = npr.randn(p, n)
    nu = p + npr.uniform(1,3)
    return standard_to_natural(nu, S, M, K)