贝叶斯统计学第15页

第一部分随机事件和概率

目录无放回题目(一次摸多个)方法：例1有放回题目(进行多次，每次情况一致)方法：例2事件的概率方法：例3条件概率方法：例4全概率公式方法：例5贝叶斯公式方法：例6无放回题目(一次摸多个)方法：a!

星与星熙.·2024-01-06 23:44

基于K 邻近朴素贝叶斯LinearSVM机器视觉的害虫种类及数量检测程序代码+数据集

摘要.......................................................................................................................IABSTRACTII目录..................................................................

yushibing717·2024-01-06 19:55

数理统计与数据分析阅读笔记-1

之前看到过一种观点认为现在的机器学习只不过是换了一套说辞的统计学——“it'sallaboutstatistics”

Canala·2024-01-06 18:48

excel统计分析——两因素无重复方差分析

参考资料：生物统计学从严格意义上讲，两因素试验都应当设置重复观测值，以便检验交互作用是否真实存在，对试验误差有更准确的估计，从而提高检验效率。

maizeman126·2024-01-06 17:38

AI技术体系和领域浅总结

（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型（线性回归）逻辑回归决策树模型（GBDT）支持向量机贝叶斯分类器神经网络

TisUs·2024-01-06 16:26

卡方分箱(chi-square)

统计学，风控建模经常遇到卡方分箱算法ChiMerge。卡方分箱在金融信贷风控领域是逻辑回归评分卡的核心，让分箱具有统计学意义（单调性）。

python风控模型·2024-01-06 14:05

深度学习（学习记录）

考思想）一、深度学习绪论（非重点不做考察）1、传统机器学习：人工特征工程+分类器概念：传统机器学习通过数据样本采集和人工特征工程，辅之以相对简单的数学模型（线性回归、Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯等

学数学的懒哥·2024-01-06 13:49

伯克松悖论

伯克森悖论是美国医生和统计学家约瑟夫·伯克森在1946年提出的一个问题。他研究了一个医院中患有糖尿病的病人和患有胆囊炎的病人，结果发现患有糖尿病的人群中，同时患胆囊炎人数较少；而没有糖尿病的人群中，

颤抖的小拳拳·2024-01-06 09:39

投资最重要的事儿

重点知识：①群体共识不一定就是正确的；②想要战胜市场，你必须有自己独特的，非共识性的观点；③心理因素是控制投资者行为的主导因素；④如果没有足够年份的数据，任何东西都无法证明具有统计学意义；⑤对于有效市场假说

小美鱼·2024-01-06 08:57

基于当前数学水平的人工智能模型从根源上不具有产生类人智能的可能性

以下是一些主要的原因：1、数学模型的局限性目前的数学模型主要基于统计学和机器学习算法，其设计初衷是处理特定的任务，如图像分类、语音识别等。

人机与认知实验室·2024-01-06 08:27

故障诊断的信息融合方法

故障诊断的信息融合方法故障诊断的信息融合方法小样本数据、数据量少，计算资源有限的多传感器数据融合问题贝叶斯定理信息融合故障诊断方法模糊信息融合故障诊断方法Dempster-Shafer(D-S)证据理论信息融合故障诊断方法故障诊断的信息融合方法目前

学兔兔VIP·2024-01-06 04:04

Bayes贝叶斯识别Spam Email垃圾邮件

目录介绍：一、GaussianNaiveBayes(连续型变量)1.1数据处理1.2建模1.3cross_val_score函数评估1.4classification_report函数评估1.5classification_report函数和cross_val_score函数的区别二、MultinomialNaiveBayes（离散型变量）2.1数据处理2.2建模2.3CountVectorize

取名真难.·2024-01-06 03:22

读《心若菩提》8-曹德旺先生的传记

摘录：曹德旺先生的《心若菩提》1.仰波按照MBA的教纲，将国际金融、国际贸易、管理会计、财务成本、微观经济学、宏观经济学、管理学、市场营销学、财务管理学、人力资源管理学、金融学、统计学、国际贸易理论与实务

与洛·2024-01-06 01:01

机器学习算法分类

监督学习目标值：类别--分类问题目标值：连续型的数据--回归问题分类模型k近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归,SVM,回归模型线性回归，岭回归无监督学习目标值：无聚类模型k-means机器学习开发流程获取数据数据清洗特征工程

学了忘了学·2024-01-06 01:40

微生物多样研究—β多样性分析概述

通过多变量统计学方法主成分分析(PCA，PrincipalComponentAnalysis)，主坐标分析(PCoA，P

JarySun·2024-01-06 00:14

【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式（Prior Distribution Posterior Distribution and Bayesian Formula）

【Math】先验分布、后验分布、贝叶斯公式（PriorDistributionPosteriorDistributionandBayesianFormula）为了进行贝叶斯公式的简单推导，在推导之前先介绍条件概率

木心·2024-01-06 00:51

读书笔记：事实与真相的差距（1）

汉斯•罗斯林最出名的一次TED演说——“你看过最好的统计学”获得了上千万的点击量，在4分钟内，他用12万个数据解释200个国家200年的发展，他试图证明，人类社会是否正朝着更健康更富有的方向发展。

蝴蝶花间舞·2024-01-05 19:36

我们需要用对方法点亮孩子的内心之光

让我们系统了了解了郎纹皮纹测评的理论知识，皮纹测评的理论基础是：皮纹学、脑神经学、统计学、发展心理学。

小彩__知识点灯人·2024-01-05 18:26

逻辑回归（Logistic Regression）

什么是机器学习逻辑回归（LogisticRegression）虽然名字中包含"回归"一词，但实际上是一种用于解决分类问题的统计学习方法，而不是回归问题。

草明·2024-01-05 16:27

计算机图形学方向的基本能力

（1）数学基础：线性代数、概率统计学。在深度学习原理以及图形学的基础的原理，很加分。基本的算法研发能力。

每天要吃一桶饭·2024-01-05 11:00

数据挖掘与数据分析的主要区别是什么

数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习等方法，自动发现数据中隐藏的模式、关

qingyunliushuiyu·2024-01-05 09:16

【机器学习前置知识】共轭分布

贝叶斯概率公式的组成贝叶斯定理的概率公式：P(θ∣X)=P(X∣θ)P(θ)P(X)P(θ|X)={P(X|θ)P(θ)\over{P(X)}}P(θ∣X)=P(X)P(X∣θ)P(θ)先验分布P(θ)

Axlsss·2024-01-05 07:58

统计学基础——常用的概率分布（二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布）

变量类型：连续型变量如：指数分布、正态分布离散型变量如：二项分布、泊松分布三者之间的关系二项分布(Binomialdistribution)二项分布(Binomialdistribution)是n重伯努利试验成功次数的离散概率分布，记作。伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验。伯努利试验都可以表达为“是或否”的问题。例如，抛一次硬币是正面向上吗？刚出生的小孩是个女孩吗？等等如果试验E是一个伯努

xia ge tou lia·2024-01-05 01:14

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

EM算法-细节讲解公式推导

EM算法的引入：概率模型有时候含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计方法估计模型

闯闯爱打鼓·2024-01-04 20:32

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

极值统计学及其在相关领域中的技术应用

研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的

思考的小猴子·2024-01-04 18:03

结构方程模型（SEM）

我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立

思考的小猴子·2024-01-04 18:25

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

统计学下的各阶风险 02-16

一阶风险什么是风险？巴菲特说，风险就是投资损失的可能性。你把“投资”两个字，替换成你投入到任何事情里的任何成本，就变成了人们对风险的日常生活定义：发生损失的可能性。考试有风险，填志愿有风险，找工作有风险，找对象有风险，生娃有风险，小升初有风险，开车有风险，照X光有风险，等等等等。人们在朴素意义上使用风险这两个字，而人生就是驾驭这些风险的旅程。这种层次的风险，我叫作一阶风险（risk1），它是风险金

陋室_德馨·2024-01-04 14:43

机器学习常用算法模型总结

文章目录1.基础篇：了解机器学习1.1什么是机器学习1.2机器学习的场景1.2.1模式识别1.2.2数据挖掘1.2.3统计学习1.2.4自然语言处理1.2.5计算机视觉1.2.6语音识别1.3机器学习与深度学习

几窗花鸢·2024-01-04 12:23

机器学习中的监督学习基本算法-逻辑回归简单介绍

逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类问题的统计学习方法，尽管名字中带有"回归"一词，但实际上它是一种分类算法。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 12:49

用统计学检验决策可信率

避免极端错误的决策发生决策的制定是基于因果关系的调整，在制定决策前需要明确洞察因果关系。这时需要统计性假设检验的思维方式，帮助判断特定区间内的因果关系可信的概率。统计性假设检验在做假设时不考虑0或1，这种全称性命题，也不考虑我们已经预判的结果的假设。而是要考察一个完全颠覆自己认为的结果的一个假设。如果能够证明这个颠覆自己主张假设成立的概率微弱，就可以证明自己原有主张很可能是正确的。最后用p值衡量假

柒元_·2024-01-04 11:07

技术学习|CDA level I 描述性统计分析（统计学概述）

统计学是一门收集、处理、分析、解释数据，并从中得出结论的科学。

咻~电脑·2024-01-04 09:43

身边有一群既优秀又拼命的同事是一种怎样的体验？

我记得2014年自己刚进入商品部时，统计学历时很多同事不是中国计量大学就是浙江理工，要不就是电子科技大学（就是马云曾经执教的那座大学）。

花田馨语·2024-01-04 09:21

python统计学-两个总体均值差的区间估计

简介两个总体均值差的区间估计是指，在给定的置信水平下，估计两个总体均值差的置信区间。两个总体均值差的区间估计的公式为：X‾1−X‾2±tα/2,n1+n2−2s12n1+s22n2\overline{X}_1-\overline{X}_2\pmt_{\alpha/2,n_1+n_2-2}\sqrt{\frac{s_1^2}{n_1}+\frac{s_2^2}{n_2}}X1−X2±tα/2,n1+

civilpy·2024-01-04 06:09

python统计学-单个总体样本容量的确定

简介样本容量是指从总体中抽取的样本数量。单个总体样本容量的确定是指在给定的置信水平和误差范围内，确定从总体中抽取的样本数量。样本容量的确定有多种方法，常用的方法有：正态分布法：如果总体服从正态分布，则可以使用正态分布法来确定样本容量。正态分布法的公式为：n=Z2σ2e2n=\frac{Z^2\sigma^2}{e^2}n=e2Z2σ2其中，n是样本容量，Z是置信水平对应的z值，σ是总体标准差，e是

civilpy·2024-01-04 05:39

数据分析之数据处理

文/黄成甲数据变量变量就是我们常说的字段，在数据库中，称为字段；在统计学中，称为变量。常用的数据类型有字符型数据、数

黄成甲·2024-01-04 02:57

中原焦点网初第34期坚持分享第66天2022.6.10

贝叶斯定理若非站在讲台上，下面有上万观众，她内心很忐忑，能给到观众什么有价值的观点吗？从大家普遍存在的困惑出发，然后紧扣今天的主题，以困惑为主线，以主题为灵魂，把故事讲好，应该就能给到大家一些启发。

爱尚教育·2024-01-04 00:22

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

生信数据类型

生信结合了生物学、计算机科学和统计学等多个学科的理论和方法，通过运用大数据处理和分析技术，能够挖掘出生物学领域中的相关信息和规律。

m1chiru·2024-01-03 23:39

ExpHunterSuite

DOI:10.18129/B9.bioc.ExpHunterSuiteExpHunterSuite的主要功能和组件包括：Featureextraction（特征提取）：通过对样本的基因表达数据进行统计学分析

m1chiru·2024-01-03 23:09

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

统计学学习-1

看了几篇统计学资料：恍然间不知道概率分布[二项分布]与抽样分布[t分布]差别。课本大家知道，统计学分为描述性统计和推断统计两大部分。描述性统计可以继续细分为图表法和数值法。

caokai001·2024-01-03 17:28

【Python机器学习】鸢尾花分类——鸢尾花数据集

用到了鸢尾花数据集，这是机器学习和统计学中一个经典的数据集，包

zhangbin_237·2024-01-03 16:23

运维工程师的出路到底在哪里？

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，贝叶斯滤波与Kalman估计、多传感器信息融合

Mindtechnist·2024-01-03 15:19

统计学习-笔记1

最近更新：2018-12-231.集中趋势2.变异性3.归一化4.正态分布5.抽样分布6.估计对于这部分的内容还是比较熟悉的,都是复习比较多,更加注重于练习与理解.1.集中趋势1.1众数出现频率最高的数.备注:通过计数得到;不易受数据中极端数值的影响1.2中位数把样本值排序，分布在最中间的值；样本总数为奇数时，中位数为第(n+1)/2个值；样本总数为偶数时，中位数是第n/2个，第(n/2)+1个值

努力奋斗的durian·2024-01-03 12:53

贝叶斯学习

条件概率条件概率是带有某些（前提条件）背景约束的概率问题。通常条件概率的记号是p(A|B)表示在给定的条件B下，A事件发生的概率。联合概率联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。公式：p(AandB)=p(A)p(B|A)如果事件A的结果不影响事件B发生的概率，则p(B|A)=P(B)，公式可以表示为p(AandB)=p(A)p(B)投2枚硬币，A表示第一个

woniuxia·2024-01-03 12:19

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

Debroon·2024-01-03 10:57

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第一部分 随机事件和概率