贝叶斯统计学第10页

初识人工智能，一文读懂贝叶斯优化的知识文集(6)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:10

初识人工智能，一文读懂贝叶斯优化进阶的知识文集(7)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一人工智能专栏人工智能专业知识学习二人工智能专栏人工智能专业知识学习三人工智能专栏人工智能专业知识学习四人工智能专栏人工智能专业知识学习五人工智能专栏人工智能专业知识学习六人工智能专栏人工智能专业知

普修罗双战士·2024-01-23 09:10

NLP深入学习（七）：词向量

参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习（三）：TF-IDF详解以及文本分类/聚类用法》《NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类

Smaller、FL·2024-01-23 07:46

图像取证:源识别和伪造检测(Image Forensics: source identification and tampering detection) 续2

中文翻译：xizero00常熟理工学院(CSLG)下一代互联网实验室NGIL在翻译的过程中遇到很多不懂的知识点，同时也恶补了相关的知识，包括《数字图像处理》，《统计学习基础》，《机器学习》TomMitchell

c2a2o2·2024-01-23 06:57

《原因与结果的经济学》读书笔记——因果推理

因果推导是统计学中的一个重要概念，对应的经典方法就是随机对照实验，通过随机化避免其他变量的干扰。对于无法

吴玉昆·2024-01-23 03:28

2020年12月24日读书笔记

然而，在此过程中，有三个贯穿始终的不变因素在起作用，即人口统计学、基层战士和知识分子。布

龙套哥萨克海龙·2024-01-23 03:31

混的风生水起的女人，都是变态吗？

统计学表明，很有可能。波兰经济学家在2016年进行的一项研究发现，男人们被聪明的女人吓到了。也就是与他们的智力相比较，你确实打击了他们的自信。

idraft·2024-01-23 02:42

【保研】2021/2022南京大学计算机夏令营笔试面试笔记

2021南京大学cs夏令营笔试面试个人总结笔记0.自我介绍1.论文模型选择深度贝叶斯2.全局局部变量3.概率论定理4.弗洛伊德（Floyd）算法与迪杰斯特拉（Dijkstra）算法的区别5、解释独立性和相关性

echoliuy·2024-01-22 20:27

2020年2月7日认识一分为二的错误本能

最近读了《事实》一书，是瑞典流行病学家、统计学家汉斯·罗斯林临终前的著作，借助数据审视世界，网上有很多精彩的TED演讲视频，用严谨的数据颠覆人们传统认知。

是非题_c807·2024-01-22 09:39

《机器学习》客户流失判断-python实现

实现读取数据并初步了解导入宏包读取数据查看数据类型检查缺失值描述性统计分析可视化分析用户流失分析特征分析任期年数与客户流失的关系：服务类属性分析特征相关性分析数据预处理类别编码转换划分训练数据与测试数据归一化处理模型建立逻辑回归支持向量机（SVM）K近邻（KNN）XGBoost-贝叶斯搜索超参数调优随机森林

汐ya~·2024-01-22 09:44

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于线性回归的预测系统：这是简单而基础的机器学习项目，用于预测单变量或多变量问题。例如，预测房价、销售额等。基于逻辑回归的分类系统：虽然名字中有“回归”，但逻辑回归是用于解决分类问题的，如垃圾邮件判别、病人疾病诊断等二分类问题。基于决策树/随机森林的预测和分类系统：这些算法直观且容易理解，具备良好的解释性，很多复杂的问题也可以用这类方法解决。例如，预测公司的员工流失、信贷风险评估等。基于k近邻(k

@斯里·2024-01-22 06:38

SPSS学习--数据分析选择

我国医学检验：8-50选W检验，50以上选D检验箱式图是用来发现数据中有没有异常值的，如果标出*则统计学上肯定是异常值，如果样本量足够可以把这个样本删除箱式图：中间为中位数，上下为25和75，上下线为，

流光溢彩426·2024-01-22 05:31

统计学大师之路：乔治·博克斯回忆录

百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1I3SWQtbG1-aAlboXc4s9NA解压码：wqd3封面图片

亮亮你看起风了·2024-01-21 22:27

softmax回归

幸运的是，统计学家很早以前就发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hotencoding）。独热编码是一个向量，它的分量和

良子c·2024-01-21 22:50

80/20法则-扫盲和复习篇

80/20法则-扫盲和复习篇一、80/20法则二、对于目标三、时间管理应用四、“二八定律”基本内容总结一、80/20法则“80/20法则”是20世纪初意大利统计学家、经济学家维尔弗雷多·帕累托提出的，他指出

采石之人·2024-01-21 19:22

Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战

1.项目背景多元线性回归模型（MultipleLinearRegressionModel）是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量（predictors）与因变量（dependentvariable）

胖哥真不错·2024-01-21 16:57

统计学习方法-第1章-绪论

2019June28监督学习统计学习方法-第1章-绪论统计学习分类分类标准类型基本分类监督学习、无监督学习、强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型

chiemon·2024-01-21 13:04

地质建模的研究性框架GeoMFramework

地质建模的研究性框架Geoframework是一款地质统计学领域应用软件。先来个整体浏览图。

豆豆居士·2024-01-21 09:39

医学统计学常用的单因素统计学方法及SAS代码实现

医学统计学常用的单因素统计学方法及SAS代码实现今天介绍一下初学医学统计学常见的单因素方法以及应用条件，在医学统计学中，常见的两种设计是完全随机设计和配对设计，研究目的往往包括两种，样本均数的比较和样本率的比较

kaiming0000·2024-01-21 09:57

单因素重复测量方差分析原理和SAS代码实现

一般采取的统计学方法是重复测量方差分析。重复测量设计包括单组重复测量设计和多组重复测量设计。

kaiming0000·2024-01-21 09:57

流行病学研究中基线表格的SAS宏

通过阅读本文，可以了解本套宏大概采取了哪些统计学方法。什么情况对应什么方法?

kaiming0000·2024-01-21 09:26

统计学-R语言-7.1

文章目录前言假设检验的原理假设检验的原理提出假设做出决策表述结果效应量总体均值的检验总体均值的检验(一个总体均值的检验)练习前言本章主题是假设检验(hypothesistesting)。与参数估计一样，假设检验也是对总体参数感兴趣，如比例、比例间的差异，均值、均值间的差异等，估计的主要任务是找出参数值等于几，假设检验的兴趣主要是看参数的值是否等于某个特定值，或者比较两组数据，在数学推导上，参数的假

柔雾·2024-01-21 09:56

统计学-R语言-7.2

文章目录前言总体均值的检验总体均值的检验(一个总体均值的检验)两个总体均值之差的检验总体比例的检验一个总体比例的检验练习前言本篇将继续上篇文章进行介绍。总体均值的检验总体均值的检验(一个总体均值的检验)小样本的检验假定条件小样本(n0.05，不拒绝H0，没有证据显示男女学生上网的平均时间有显著差异。独立小样本的检验这时，两个样本均值之差经标准化后服从自由度为（n1+n2-2）的t分布，因而采用的检

柔雾·2024-01-21 09:56

关于数据集的了解

数据集是指在统计学和机器学习中，用于进行分析、构建模型或进行预测的一组数据的集合。数据集可以包含不同类型的数据，如数值型数据、分类数据、文本数据等。

专家-百锦再·2024-01-21 07:33

紧张的一天

老师一会儿钉钉打卡，统计学生情况，一会儿指导家长如何看直播，一会儿安抚家长急躁的心情。听过直播课后，老师布置作业

丽卡多·2024-01-21 04:17

经典分类CNN模型系列其一：Alexnet

介绍传统的机器学习分类模型像SVM，逻辑回归，决策树，甚至贝叶斯网络等在CNN推动的深度学习近几年大肆发展之后，都已纷纷被秒成了渣。这一切都始于2012年。

manofmountain·2024-01-21 04:51

automl框架:AutoGluon介绍

automl框架:AutoGluon介绍原理大部分automl框架是基于超参数搜索技术，例如基于贝叶斯搜索的hyperopt技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型，三个臭皮匠顶个诸葛亮

李白唱着歌去镇上·2024-01-21 03:58

统计学R语言实验8 ：线性回归

统计学R语言实验8：线性回归一、实验目的1.掌握理解线性回归的相关概念。2.掌握理解线性回归的相关方法。3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。

Blossom i·2024-01-21 02:21

【读书笔记】奇迹就在拐角处

【书名】奇迹就在拐角处：如何科学地预测不确定事件【类型】社会科学、科普、教育【阅读时间】1小时30分【出版社】中信出版社【本书主要内容】作者用数学和统计学、哲学和心理学、自然科学和社会科学的知识，揭示了生命

美琪读书·2024-01-20 21:36

NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类/拼写检查用法

文章目录0.引言1.什么是贝叶斯定理2.贝叶斯常见实用场景3.贝叶斯用于垃圾邮件分类4.基于贝叶斯算法实现拼写检查器5.参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习

Smaller、FL·2024-01-20 18:00

NLP深入学习（五）：HMM 详解及字母识别/天气预测用法

参考0.引言前情提要：《NLP深入学习（一）：jieba工具包介绍》《NLP深入学习（二）：nltk工具包介绍》《NLP深入学习（三）：TF-IDF详解以及文本分类/聚类用法》《NLP深入学习（四）：贝叶斯算法详解及分类

Smaller、FL·2024-01-20 18:57

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

一、原理线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。

rubyw·2024-01-20 16:22

GEO数据库挖掘（2）

桃浪桃浪·2024-01-20 08:29

聊聊python的分位数

1是什么1.1定义我们先看看百度百科的分位数定义：以最常见的四分位数为例：四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。

秋夜雨凉·2024-01-20 02:17

理解统计学中的差异显著性：如何判断差异是否显著

"差异显著不显著"这个概念通常出现在统计学和数据分析中，特别是在进行假设检验时。显著性测试是用来确定两个样本、群体或处理之间的差异是否超出了随机变异的范围。

AigcFox·2024-01-20 01:19

数学建模学习笔记||绪论

保留局部投影等均值，方差分析，协方差分析等统计方法关联与分析灰色关联分析：样本点个数较少Preson相关：样本点个数较多Copula相关：比较难，金融数学，概率密度分类与判别距离聚类关联性聚类层次聚类密度聚类贝叶斯判别

展信佳：）·2024-01-20 00:41

【分类模型学习】-朴素贝叶斯

分类问题综述分类问题在生活中很常见，我们可以从数学角度做如下定义：已知类别集合和待分类项集合，需要确定出映射规则，使得任意的有且仅有一个使得成立朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯法（NaiveBayesmodel

lowindow·2024-01-19 21:07

多变量图示法 | 切尔诺夫脸谱图

统计学家研究发明出了很多多维变量的图示法，比如我们之前写过的雷达图（多维变量一图搞定——带你了解雷达图），除此之外还有脸谱图、星图、散点图矩阵等，今天跟大家一起学习一个比

R语言与SPSS学习笔记·2024-01-19 20:59

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。

阡之尘埃·2024-01-19 14:13

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的

阡之尘埃·2024-01-19 14:09

从三个例子理解贝叶斯定理

TimeFlies##贝叶斯定理推荐阅读：如何理解贝叶斯公式？

城市中迷途小书童·2024-01-19 13:57

统计学-R语言-6.3

文章目录前言总体方差的区间估计总体方差的区间估计(一个总体方差的估计)总体方差的区间估计(两个总体方差比的估计)总结前言本篇文章是最后一个介绍参数估计的章节。总体方差的区间估计研究一个总体时，推断总体方差使用的统计量为样本方差。研究两个总体时，所关注的参数是两个总体的方差比（），用于推断的统计量则是两个样本的方差比（）。总体方差的区间估计(一个总体方差的估计)估计一个总体的方差或标准差假定条件：假

柔雾·2024-01-19 12:52

统计学-R语言-6.4

文章目录前言总体均值的区间估计总体比例的区间估计总体方差的区间估计样本量的确定总结前言本片是对以上三个介绍的篇章的题进行介绍。总体均值的区间估计1、利用下面的信息，构建总体均值μ的置信区间：总体均值的区间估计(大样本的估计)利用下面的信息，构建总体均值μ的置信区间：(1)总体不服从正态分布，已知，n=35，=8900，s=510，置信水平为95%q<-qnorm(0.975)LCI<-8900-q

柔雾·2024-01-19 12:20

语言模型与视觉生态：技术解析与实践

一、语言模型与视觉生态的基本概念语言模型是一种基于统计学习的自然语言处理技术，通过大量的语料库训练，学会生成和理解人类语言。视觉生态

a谷雨c·2024-01-19 11:51

没有统计学背景的人学六西格玛：挑战与机遇并存

但对于众多没有统计学背景的朋友来说，这一方法仿佛高不可攀。今天，就让我们一同探索，没有统计学背景的人学习六西格玛到底难不难？一、难度几何？

天行健李国武老师·2024-01-19 10:07

机器学习（一）—— 简介

算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络

奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中发挥着重要的作用，通过建立概率模型和应用贝叶斯推断，可以处理激光雷达数据的不确定性，并提供准确的目标检测和跟踪结果。概率模型是激光雷达目标检测和跟踪的基础。

weixin_30777913·2024-01-19 06:22

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

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