assess_convergence | Metropolis-Hastings算法的迹图 | ||
assign_cluster | 将评估员分配到集群 | ||
BayesMallows | BayesMallows秩模型的贝叶斯偏好学习。 | ||
beach_preferences | 海滩偏好 | ||
compute_consensus | 计算共识排名 | ||
compute_mallows | 基于Mallows秩模型的偏好学习 | ||
compute_mallows_mixtures | Mallows模型的混合计算 | ||
compute_posterior_intervals | 计算后验间隔 | ||
create_ordering | 在排名和排序之间转换。 | ||
create_ranking | 在排名和排序之间转换。 | ||
estimate_partition_function | 估计配分函数 | ||
generate_constraints | 从成对比较生成约束集 | ||
generate_initial_ranking | 生成初始排名 | ||
generate_transitive_closure | 生成传递闭包 | ||
label_switching | Mallows混合模型中标签切换的检验 | ||
plot.BayesMallows | 绘制后验分布图 | ||
plot_elbow | 在距离的簇和内绘图 | ||
plot_top_k | 用成对偏好绘制Top-k排名 | ||
potato_true_ranking | 20个土豆重量的真实排名。 | ||
potato_visual | 按重量排列土豆的结果,评估员只能目测土豆。12名评审员对20个土豆进行了排名。 | ||
potato_weighing | 按重量对土豆进行排序的结果,允许评估员举起土豆。12名评审员对20个土豆进行了排名。 | ||
predict_top_k | 用成对偏好预测Top-k排名 | ||
print.BayesMallows | 对象的打印方法 | ||
print.BayesMallowsMixtures | BayesMallowsMixtures对象的打印方法 | ||
rank_conversion | 在排名和排序之间转换。 | ||
sample_mallows | Mallows秩模型的随机样本 | ||
sushi_rankings | 寿司排名 |