贝叶斯推断

C++11 学习笔记

在编译期让编译器自动推断出变量类型以便分配内存，必须在定义时进行初始化decltype关键字：获取表达式的类型typedef重定义一个模板需要借助外敷类，但是using别名语法覆盖了typedef全部功能
毛驴要倒着骑·2025-02-17 20:49

Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析

、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果
AndrewHZ·2025-02-17 20:47

ORAM （Oblivious random access machine) 不经意随机访问机

访问模式是指IO操作访问文件的顺序、访问文件的频率、读写顺序等，当用户把数据存储在不可信的第三方时，即使数据是加密的，第三方仍能通过收集用户访问模式信息推断出用户隐私，在ORAM方案中，若两次访问序列长度相同
库卡卡啦·2025-02-17 17:26

机器学习:朴素贝叶斯

概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
小源学AI·2025-02-17 16:46

朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。
Ash Butterfield·2025-02-17 15:36

python基础知识介绍

变量和数据类型：在Python中，变量不需要事先声明类型，可以根据赋值自动推断类型。Python支持多种内置数据类型，并允许用户自定义数据类型。
tqs_12345·2025-02-17 01:40

TypeScript 面试题

对类型推断的认识：在声明一个变量时，如果有直接赋值，TypeScript会根据值的类型推断出类型注解，这就是类型推断。对类型断言的认识：类型断言：可以用来手动指定一个值的类型。语法为值as类型或者值。
花铛·2025-02-16 11:55

比较Vue 3中的setup函数如何与Vue 2中的created和data属性相比

与Vue2的data和created等选项相比，setup函数提供了更灵活、更强大的能力，尤其是在逻辑组织、代码复用和类型推断方面。
dxh_888·2025-02-14 22:12

变分边界详解

公式1参考文章：证据下界（ELBO）、EM算法、变分推断、变分自编码器（VAE）和混合高斯模型（GMM）解释一下，我们之前都是用MLE计算损失，logp(x∣θ)logp(x|\theta)logp(x
半度、·2025-02-14 21:27

Golang面试题

语言的主要特性设计哲学1.2讨论Go语言的类型系统内建类型（Built-InTypes）类型声明（TypeDeclarations）接口（Interfaces）类型断言和类型转换指针（Pointers）类型推断
御风行云天·2025-02-14 14:08

时间盲注，boolen盲注，获取表、列、具体数据的函数

boolen盲注importrequestsdefboolean_based_injection(url,payload_template):"""布尔盲注的核心函数，通过二分法逐字符推断数据。"""
　　 ～·2025-02-14 12:54

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。1.前向扩散过程前向过程通过\(T\)步逐渐向数据\(x_0\)添加高斯噪声，最终得到纯噪声\(x_T\)。
AndrewHZ·2025-02-14 00:12

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读

COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数
@BreCaspian·2025-02-13 09:22

AI基础 -- AI学习路径图

再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解（特征值分解、奇异值分解）张量运算简介（为后续深度学习做准备）在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
sz66cm·2025-02-12 16:40

Swift 常量

类型推断Swift支持类型推断，因此通常不需要显式指定常量的类型。编译器可以根据初始值自动推断出类型。letla
晚夜微雨问海棠呀·2025-02-12 11:14

Spring 底层源码解析(一)

Bean的创建声明周期UserService.class-->无参构造方法(推断构造方法)-->普通对象->依赖注入(属性赋值)-->初始化前(@PostConstruct)--->初始化(Intia
java_prinln·2025-02-11 10:09

DeepSeek这样提问更加精确！

DeepSeek并不会自动推断出你想要的深度或具体答案。如果你能进一步说明你对区块链的了解程度
即兴小索奇·2025-02-11 09:34

AGI方向研究

**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
微醺欧耶·2025-02-11 07:44

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas
王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

时钟结构设计

推断无需用户干预，Vivado综合工具就可以自动为所有时钟结构设定全局缓存(BUFG)，直到架构允许的最大数量（除非用综合工具另行设定或加以控制）。
cckkppll·2025-02-09 17:13

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

【机器学习理论】朴素贝叶斯网络

基础知识：先验概率：对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计，可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率：指某件事已经发生，计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率：条件事件发生后，另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)，表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P
SUNX-T·2025-02-06 23:58

[TS] ts类型推断02 as的使用

在TS中as常用于实现类型断言，如下面的例子。letsomeValue:unknown="HelloWorld";letstrLength:number=(someValueasstring).length;//断言为字符串console.log(strLength);//11本文所讲的as是用于映射类型（MappedTypes）时的重映射键（KeyRemapping）。这是TypeScript4
·2025-02-06 21:01

TypeScript前端应用：ReCapProject-Frontend项目探索

通过静态类型系统、类型推断、工具支持、面向对象特性和ES6+语法兼容性，TypeScript提高了代码的健壮性和可维护性。
不爱说话的我·2025-02-06 09:56

spring boot 使用mybatis从数据库取二进制Blob文件图片映射问题

使用_byte[]解决了问题，这是因为MyBatis对BLOB类型的默认映射行为和Java类型推断的细节有一些特殊处理。让我们深入分析为什么这样做会解决问题。错误：selectBYTES_fr
梦境之冢·2025-02-06 02:34

c++11有哪些特性

类型推导示例：autoa=10;//a被推导为int类型doubleb=2.0;autoc=b;//c被推导为double类型1.2.decltype关键字与auto不同，decltype用于在编译时推断表达式的类型
hlb20130715·2025-02-05 15:46

因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力

近十年来，深度学习在多个领域取得了巨大成功，包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中，其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息，进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程，有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
樱花的浪漫·2025-02-05 14:39

机器学习day8

自定义数据集，使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ·2025-02-05 07:49

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.7,3.3
sirius12345123·2025-02-05 07:45

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

模型训练：-初始化MultinomialNB模型，这是适用于离散数据（如词频）的朴素贝叶斯分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测：-
知识鱼丸·2025-02-04 14:40

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

代码：#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点，每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点，每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗·2025-02-04 07:46

自定义数据集 ，使用朴素贝叶斯对其进行分类

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347·2025-02-04 04:21

Python unstructured库详解：partition_pdf函数完整参数深度解析

partition_pdf函数完整参数深度解析1.简介2.基础文件处理参数2.1文件输入参数2.2页面处理参数3.文档解析策略3.1strategy参数详解3.2策略选择建议4.表格处理参数4.1表格结构推断
engchina·2025-02-03 17:21

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型实现男女分类

模式识别与机器学习（Python实现）：基于sklearn朴素贝叶斯模型和pazen窗方法实现男女分类欢迎大家来到安静到无声的《模式识别与人工智能（程序与算法）》，如果对所写内容感兴趣请看模式识别与人工智能
CV视界·2025-02-03 17:16

使用朴素贝叶斯对自定义数据集进行分类

准备自定义数据集首先，需要一个自定义数据集来进行分类。创建一个简单的二维数据集，其中每个样本有两个特征，并且属于两个类别之一。importnumpyasnpimportpandasaspd#创建自定义数据集np.random.seed(42)num_samples=100#生成特征数据X=np.random.rand(num_samples,2)#生成标签数据（0或1）y=np.where(X[:
Luzem0319·2025-02-03 17:15

使用支持向量机和朴素贝叶斯对文本分类

一、支持向量机文本分类1.1支持向量机分类器(SVC)支持向量机分类器（SupportVectorClassifier），缩写为SVC。SVC是sklearn.svm模块的一部分，提供了对支持向量机（SVM）算法的实现。SVM是一种监督学习模型，用于分类和回归任务。SVC是SVM用于分类的实现。1.2SVC的用法及参数通过以下方式创建SVC对象并进行训练：fromsklearn.svmimport
SSeaflower·2025-02-03 09:10

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯
Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率
kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

因果关系推断与机器学习

因果关系定义设X和Y是两个随机变量。定义X是Y的因，即因果关系X→Y存在，当且仅当Y的取值一定会随X的取值变化而发生变化。两个变量X、Y之间有相关性往往不是我们能判断它们之间有因果关系的依据。其中包括三种情况：X是Y的因、X是Y的果、X与Y有共同原因(commoncause)。对于第三种情况，我们把这种不是因果关系的相关性叫作虚假相关(spuriouscorrelation)。机器学习模型是强大的
hhhh106·2025-02-02 13:15

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习

现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
2401_84239830·2025-02-02 13:41

因果推断与机器学习—因果推断入门（1）

在机器学习被广泛应用于对人类产生巨大影响的场景（如社交网络、电商、搜索引擎等）的今天，因果推断的重要性开始在机器学习社区的论文和演讲中被不断提及。
樱花的浪漫·2025-02-02 13:10

2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析，思路+模型+代码

详细更新见文末名片一、问题A：测试时间：楼梯的恒定磨损（ArchaeologicalModeling）适合专业：考古学、历史学、数学、机械工程难度：中等开放度：中等问题A让学生探索如何根据楼梯的磨损情况推断楼梯的使用情况
灿灿数模分号·2025-02-02 02:01

细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估

机器学习算法之K—Means第三章：Pyhton机器学习算法之随机森林第四章：Pyhton机器学习算法之线性回归第五章：Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章：Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章
Melancholy 啊·2025-02-01 01:40

Hindsight Experience Replay (HER) 算法

它的基本思想是：即使在一个回合中任务失败，我们仍然可以从中获得有效的学习经验，通过“事后推断”（hindsight）来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务：这些任务有明确
C7211BA·2025-01-31 23:25

Elasticsearch学习笔记——Mapping创建及dynamic_templates

创建Mappingmapping创建Elasticsearch在创建索引的时候可以显式定义mapping，也可以不指定mapping，通过写入数据的形式让Elasticsearch自己推断mapping
凌凌岛·2025-01-31 17:30

2025年美赛数学建模 MCM 问题A：测试时间：楼梯上的持续磨损 详细解析和代码（持续更新中，matlab和python代码，2025美赛）

同时使用人数分析问题描述：建模思路：方法：实现步骤：4.楼梯的年龄推算问题描述：建模思路：方法：实现步骤：python代码matlab代码1.楼梯的使用频率分析问题描述：我们需要分析楼梯的使用频率，特别是通过楼梯的磨损来推断使用频率
2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

神经网络|(七)概率论基础知识-贝叶斯公式

【1】引言前序我们已经了解了一些基础知识。古典概型：有限个元素参与抽样，每个元素被抽样的概率相等。条件概率：在某条件已经达成的前提下，新事件发生的概率。实际计算的时候，应注意区分，如果是计算综合概率，比如A已经发生时，B发生的概率，其实计算的目标是P(AB)。条件概率公式的通用表达式为P(B|A)=P(AB)/P(A)，乘法表达式为P(AB)=P(B|A)P(A)全概率公式：全概率公式综合了所有条
西猫雷婶·2025-01-31 07:00

go理论知识记录(入门)

var变量名类型=值如果未初始化，变量会被赋予其类型的零值：varscoreint//默认值为0varisPassbool//默认值为falsevargreetingstring//默认值为""2.类型推断
小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍·2025-01-30 22:22

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。
CS创新实验室·2025-01-28 09:55

2025美赛数学建模C题思路模型代码（1.24第一时间更新）

以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系，开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型、蒙特卡洛模拟粒子群优化（PSO）、贝叶斯推断
灿灿数模分号·2025-01-27 17:01
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他