多项式贝叶斯第6页

【机器学习】欠拟合与过拟合

（2）添加多项式特征，这个在机器学习算法里用得很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。

WEL测试·2024-01-29 16:36

【C语言】PTA-基础编程题目集-函数题（一）

目录一、简单输出整数二、多项式求值三、简单求和四、求自定类型元素的平均五、求自定类型元素的最大值一、简单输出整数voidPrintN(intN){for(inti=1;i0;i--){sum=sum*x

琛：D·2024-01-29 10:57

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）想要更换数据，替换Excel数据即可运行代码中含有详细中文注释可代码定制！

树洞优码·2024-01-29 06:39

应用机器学习的建议

实际上你可以考虑先采用下面的几种方法：获得更多的训练实例尝试减少特征的数量尝试获得更多的特征尝试增加多项式特征尝试减少正则化程度尝试增加正则化程度我们不应该随机选择上面的某种方法来改进我们的算法，而是运用一些机器学习诊断法来帮

时间邮递员·2024-01-28 23:23

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

深度学习学习率

学习率对网络的影响3学习率的设置3.1分段常数衰减（PiecewiseDecay）3.2指数衰减（ExponentialDecay）3.3自然指数衰减（NaturalExponentialDecay）3.4多项式衰减

意念回复·2024-01-28 21:33

链表的应用1--多项式求和

今天学数据结构学到的链表应用于多项式相加，但是书上的代码没看懂，在看了点资料和问ChatGPT以后想到的一个算法，后面有更好的想法在回来更新算法1.链表相关结构：//链表结点结构typedefstructlinknode

Yoga...·2024-01-28 17:19

[计算机数值分析]牛顿法求解方程的根

Spring-_-Bear的CSDN博客导航对于方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0设已知它的近似根xkx_{k}xk，则函数f(x)f(x)f(x)在点xkx_{k}xk附近可用一阶泰勒多项式p(

Spring-_-Bear·2024-01-28 12:00

机器学习---可能近似正确（PAC）、出错界限框架

这里考虑两种框架：可能近似正确（PAC）：确定了若干假设类别，判断它们能否从多项式数量的训练样例中学习得到，定义了一个对假设空间复杂度的自然度量，由它可以界定归纳学习所需的训练样例数目。出错界限框架：

三月七꧁ ꧂·2024-01-28 10:35

C语言数据结构——用链表实现两个一元稀疏多项式的合并

1.功能需求对两个一元稀疏多项式进行加法运算，运算结果按照幂次从高到低依次输出多项式的幂次和系数。2.输入输出需求对两个一元稀疏多项式进行加法运算。

不爱睡觉不爱起床的小Kiku·2024-01-28 06:13

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

iuerfee·2024-01-28 04:39

Scikit-Learn 高级教程——高级特征工程

本篇博客将深入介绍在Scikit-Learn中进行高级特征工程的一些常见技术，包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等，并提供详细的代码示例。

Echo_Wish·2024-01-28 04:45

条件概率、全概率和贝叶斯公式

目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3

紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:06

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

MiniTab的拟合回归模型的分析

可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和变换偏斜数据。例如，房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量（包括建筑面积、可用单元数量、建筑年限和到市中心的距离）之间的相关性。

红狐九尾·2024-01-27 18:38

MiniTab的拟合回归模型的系列参数设置

为拟合回归模型指定模型项统计>回归>回归>拟合回归模型>模型可以向模型添加交互作用项和多项式项。默认情况下，模型仅包含在主对话框中输入的预测变量的主效应。添加项的方法有很多。

红狐九尾·2024-01-27 18:38

近似的同态比较：简单多项式的迭代计算

参考文献：[Gold64]GoldschmidtRE.Applicationsofdivisionbyconvergence[D].MassachusettsInstituteofTechnology,1964.[CKKLL19]CheonJH,KimD,KimD,etal.Numericalmethodforcomparisononhomomorphicallyencryptednumbers[

山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2024-01-27 13:54

贝叶斯概率学习笔记

条件概率之前发现自己不是很能记住条件概率的公式，然后上了课明白了可以这样：上面这个例子，要求的是在C条件下A发生的概率。怎么说好呢，其实条件概率基本的定义我是明白的，就是考虑的样本空间发生改变了嘛，但我没想到可以用这点来记忆，唉。也就是说，P(C)作为分母，其实就是(C)的意思。嘛，说到底就还不是以概率为考虑对象，而是以概率的定义作为考虑对象。独立事件就相当于这个公式变形后的进一步变形（因为A,C

feiyu66666·2024-01-27 03:03

【学习笔记】[AGC063E] Child to Parent

提供一个多项式做法。

仰望星空的蚂蚁·2024-01-26 22:21

【学习笔记】CF1349F2 Slime and Sequences (Hard Version)

多项式工业警告！！！点击看题意思路来自这位大佬。为什么这么好的题解没人评论。Part1前置知识：拉格朗日反演（多项式复合），分式域（引入负整数次项）。

仰望星空的蚂蚁·2024-01-26 22:20

朴素贝叶斯算法

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

汪汪军师·2024-01-26 21:42

趣学贝叶斯统计：概率导论

目录前言贝叶斯统计概率假设数据与信念前言贝叶斯统计是统计学知识的基础。接下来的章节中我选用了教材《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》。

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:06

趣学贝叶斯统计：量化

概率理论不仅仅是一个数学概念，更是一种对随机性和不确定性的理解方式。通过量化我们对事件发生的信念，我们能够更准确地预测和解释各种现象。在本章中，我们将探讨事件概率与信念概率，为我们的理论和分析工具箱增添新的维度。事件概率计算概率最常见的方法是对事件结果计数。对事件来说，有两组结果很重要。第一组是一个事件（event）的所有可能结果（事件概率）。第二组是你感兴趣的结果的计数（信念概率）。计算机通常将

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:05

MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法

稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模，并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而，BG模型的离散性会有计算瓶颈。

哥廷根数学学派·2024-01-26 10:03

线性代数基础【6】二次型

第一节、二次型的基本概念及其标准型一、基本概念①二次型含n个变量x1,x2,…,xn,且每项都是2次的齐次多项式②标准二次型只含有平方项不含交叉项的二次型称为标准二次型③二次型的标准化设f(X)=X^TAX

吴名氏.·2024-01-26 10:56

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html

Rainysong·2024-01-26 02:52

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

fufufunny·2024-01-25 22:54

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

大创项目推荐题目：垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖

laafeer·2024-01-25 18:35

DS线性表—多项式相加

题目描述对于一元多项式p(x)=p0+p1x+p2x2+…+pnxn，每个项都有系数和指数两部分，例如p2x2的系数为p2,指数为2。编程实现两个多项式的相加。

温之盐·2024-01-25 14:34

模型选择实战

我们现在可以通过多项式拟合来探索这些概念。

良子c·2024-01-25 12:16

【数据结构】链表相关——单链表/循环链表/双向链表/学生管理系统单链表实现/约瑟夫环/多项式加法

链表目录单链表循环链表双向链表单链表：学生管理系统约瑟夫环介绍循环链表实现数组标志位实现数组链接方式实现数学方法多项式加法输出多项式多项式加法—数组实现多项式加法—链表实现单链表补充指针：举个例子，intnum

狍狍子·2024-01-25 12:27

近世代数理论基础37：共轭元和共轭子域

则即,故属于在G中的同一陪集反之,当属于的同一陪集,故在F上的共轭元个数等于在G中的陪集个数,即设为在F上所有互异的共轭元,其中令,,将的共轭元映射为的共轭元故作用在集合上是一个置换,的系数为的初等对称多项式故将作用在的系数上得到

溺于恐·2024-01-25 09:29

泊位 matlab,一种基于环视相机的自动泊车方法 | 厚势汽车

采用4个鱼眼摄像头，构建了一种环绕车身360°的实时视觉泊车辅助系统，用于停车位的实时检测和识别：首先，运用多项式鱼眼校正模型校正失真图像，用LevenbergMarquardt算法求得最优的缝隙拼接方向并合成环视图

shashashalalala·2024-01-24 22:02

通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE（附新书）

以下文章来源于SimpleAI，作者郭必扬贝叶斯优化是AutoML中的重要概念，近年来变得很火热。作为一种重要的基于先验的调参/策略选择技术，贝叶斯的应用范围也很广。

科技州与数据州·2024-01-24 18:46

贝叶斯估计：Cramér-Rao下界和Fisher信息

在概率统计和信息理论领域，Cramér-Rao下界（Cramér-RaoBound）和Fisher信息（FisherInformation）是两个重要而密切相关的概念。它们在估计理论和信息量度量中发挥着关键作用。本文将深入探讨这两个概念的定义、关系以及它们在统计推断中的应用。Cramér-Rao下界的表达：Cramér-Rao下界（Cramér-Raobound）是统计估计理论中的一个重要概念，它

DoYoungExplorer·2024-01-24 14:45

任意模数多项式乘法MTT（可拆系数FFT）详解

更好的阅读体验任意模数多项式乘法前言：在教练讲的时候脑子并不清醒，所以没听懂。后来自己看博客学会了，但目前只学了一种方法：可拆系数FFT。

一棵油菜花·2024-01-24 13:40

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc回归函数，当多项式

TQ2·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。

xzen·2024-01-24 08:32

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

案例：假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合(12+13+14+...+23+24

清☆茶·2024-01-24 08:55

GLASS产品植被总初级生产力GPP_avhrr年数据分享

一、数据简介GPP产品采用了贝叶斯多算法集成方法，整合了国际上广泛应用的8个光能利用率模型，包括CASA、CFix、CFlux、EC-LUE、MODIS、VPM、VPRM和Two-leaf。

GIS遥感数据处理应用·2024-01-24 07:37

SCI一区 | Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|Matlab实现BO-CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-24 06:59

【C++】多项式输出

记录一下这个WA了三遍才AC的题......QAQ题目描述一元n次多项式可用如下的表达式表示：其中，aixi称为i次项，ai称为i次项的系数。

CuberW·2024-01-24 05:41

Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression

GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归)，使我们可以使用线性回归机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数

gravity_w·2024-01-24 04:08

python机器学习算法进阶视频教程 24课适合进阶学习高清课件代码全

授课时长：48小时授课环境：Python3配套资料：高清视频、课件讲义、源码课程目录：01.第一课：机器学习与数学分析02.第二课：概率论与贝叶斯先验03.第三课：矩阵和线性代数

花心五花肉·2024-01-24 02:45

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集

贝叶斯求解数据预处理1.转为数字编码将数据集中的中文分类编码转为数字编码，以便更好地训练。这里采用sklearn的LabelEncoder库进行快速转换。

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:59

微分算子法

一、微分算子法的基本形式二、微分算子法在初等函数的形式三、例题讲解一、微分算子法的基本形式形式：二、微分算子法在初等函数的形式1、2、3、多项式除法的过程4、5、总结，微分算子法是一个求微分方程特解的好方法

普林斯顿uu·2024-01-23 20:23

《科学究竟是什么》

查尔默斯在书中介绍了归纳主义科学观、否证主义科学观、结构主义科学观、贝叶斯主义科学观等多种科学思想，试图通过对不同科学思想的梳理，来考察科学

Monicababy·2024-01-23 19:22

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