贝叶斯统计学

二八定律

1、80/20法则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:在任何特定群体中,重要的因子通常只占少数,而不重要的因子则占多数,因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。
咖啡与浓茶·2024-02-19 22:45

【机器学习笔记】4 朴素贝叶斯

贝叶斯方法贝叶斯分类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。朴素贝叶斯分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。
RIKI_1·2024-02-19 19:07

把时间当做朋友摘要－学习的好处

另外大学里学的统计学后来被证明是最有用的知识。若是没有学会了盲打，再把全拼设置成双拼，恐怕一辈子都没有机会体验到打字快的好处：大段的记录感想，读书笔记，摘抄原文，短时间积累大量的文字。
幻然·2024-02-19 16:25

用通俗易懂的话来讲什么是假设检验，什么是置信区间，什么是零假设和备择假设

在统计学中，我们有一个“被告”——这就是我们的零假设（(H_0)），通常是一种没有变化或效果的状态，比如“这个药物没有效果”。备择假设（(H_1)）则是与零假设相对立的假设，比如“这个药物有效”。
ALGORITHM LOL·2024-02-19 15:20

《为什么》第二章：因果推断的起源

从高尔顿的弹珠台，到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台：高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性，比如身高在人类中的分布基本上符合（a）这样的钟形（正态分布）。
苏耀勇·2024-02-19 14:20

CDF和PDF的比较

以下内容来自ChatGPT，科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念
武小胖儿·2024-02-19 14:31

Task4 - 建模与调参

留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯调参方法
100MHz·2024-02-19 13:13

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河·2024-02-19 11:56

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素贝叶斯NB算法分类算法区别其他机器学习算法：机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素贝叶斯（NB）是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048·2024-02-19 10:46

21丨朴素贝叶斯分类（下）：如何对文档进行分类？

朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。
张九日zx·2024-02-15 10:27

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

在如何划分2个集合的问题上，统计学界提出了多种方法：简单交叉验证、留一
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

异常检测-基于统计学的方法-学习笔记-2

1.概述统计学⽅法对数据的正常性做出假定。它们假定正常的数据对象由⼀个统计模型产⽣，而不遵守该模型的数据是异常点。
Rank_Fan007·2024-02-15 05:37

机器可能比你自己更了解你——《魔鬼统计学》告诉你原因

打开头条和抖音，你会看到你感兴趣的内容；打开淘宝和京东，你经常买的东西就会映入眼帘；甚至你只是在搜索引擎搜过几个关键词，在你浏览各种网站的时候，相关的信息也会铺天盖地向你涌来——很显然，我们已经进入了一个时刻被人“惦记”的时代。这背后到底发生了什么呢？我们的社会又是为什么会变成现在这个样子的呢？如果你也是和数据打交道的人，你可能知道，在这些应用的背后，大数据技术和人工智能技术正在主导着一切。但对于
书山指路侠·2024-02-15 01:12

品牌推广：贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅

在品牌推广的浩瀚海洋中，每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向，确保每一步都稳健而有力？迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理，助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广，本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中，品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性，而这一可能性，正是概率的核心所在。然而，品牌推广的复杂性在于，这个概率并非一
迅腾文化·2024-02-15 00:25

我和学员之间那些不由想要炫耀耀的事

她分享个人的经历激励学员好好学习.她带领其他班委一起做做好公告、消息搬运，及时回复，活跃班级的氛围，并且在课程完成后，帮功我统计学员的学习完成情况。说她是得力干将毫不为过
小武秘·2024-02-15 00:03

【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
matlab科研助手·2024-02-14 23:47

BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测MATLAB实现 SCI一区

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
天天Matlab代码科研顾问·2024-02-14 23:46

基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention实现数据多维输入单输出预测附matlab实现

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
Matlab科研辅导帮·2024-02-14 23:46

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
前程算法matlab屋·2024-02-14 23:45

AI面试第六弹(评价指标)

分类问题指标分类问题的评价指标多是基于以下混淆矩阵·真实值是positive，模型认为是positive的数量（TruePositive=TP）·真实值是positive，模型认为是negative的数量（FalseNegative=FN）：这就是统计学上的第二类错误
加油11dd23·2024-02-14 13:26

机器学习：多项式模型朴素贝叶斯分类器（原理+python实现）

简介多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，
DocPark·2024-02-14 13:03

8、python多项式贝叶斯文本分类（完整）

1、贝叶斯定理（BayesTheorem）朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）贝叶斯分类算法，是统计学的一种分类方法，它是利用贝叶斯定理的概率统计知识，对离散型的数据进行分类的算法
UP Lee·2024-02-14 13:32

【图文】央视新闻报道我校学生党员党性教育活动

统计学院学生党员罗紫丹说：“进入新时代，青年人对红色基因的传承，关系到党和国家的发展，关系到中华民族的复兴，关
山东工商学院·2024-02-14 11:17

Arxiv网络科学论文摘要16篇(2020-05-07)

利用夜间灯光和空气质量数据的COVID-19对中国人类活动和环境影响的时空分布模式;社交距离的支持和新兴技术：全面综述;店内流行病行为：规模发展和验证;COVID-19流行病的贝叶斯模型：日本案例;演化网络中的出生
ComplexLY·2024-02-14 08:10

Hadoop+Spark+MongoDB+MySQL+C#大数据开发项目最佳实践

为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度
yiyidsj·2024-02-14 07:08

sklearn：机器学习 分类特征编码category_encoders

category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码
Cachel wood·2024-02-14 05:36

想学习关于人工智能的技术，去哪里学习比较好？

人工智能是多学科交叉领域，是需要有计算机软件，统计学，数学等多学科支撑的复杂技术。如果想从事人工智能的相关工作，那就需要具备一定的专业背景和强大的学习能力。
程序猿蓝天·2024-02-14 02:18

思考快与慢（24）——外部意见和内部意见

当苍白无力的统计学信息和我们对个案的印象冲突时，这些信息总是会被舍弃。在与
持续学习持续成长·2024-02-14 02:45

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据
小Z的科研日常·2024-02-14 00:15

零基础自学数据分析经验分享

《深入浅出统计学》看到理解不了为止目标二：掌握SQL的7大核心语句以及表连接和子查询正确认知SQLimage夯
IT孔乙己·2024-02-13 22:35

传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？

问题描述：传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割，有的方法不使用支持向量机或者贝叶斯分类器等分类器直接分割，有的使用分类器进行分割，两者有什么区别？请具体举例？支持向量机分类器需要标签吗？
神笔馬良·2024-02-13 21:03

Python 3 时间序列可视化指南

简介时间序列分析属于统计学的一个分支，涉及对有序的、通常是时间性的数据进行研究。当适当应用时，时间序列分析可以揭示意想不到的趋势，提取有用的统计数据，甚至预测未来的趋势。
张无忌打怪兽·2024-02-13 19:17

00005. 在朴素Bayes模型中，为什么需要Laplace平滑？

统计学上，在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。
deBroglie·2024-02-13 15:31

Ps：统计

Ps菜单：文件/脚本/统计Scripts/Statistics统计Statistics脚本命令提供了一种高效的方法来处理和分析大量图像，使用户能够自动执行复杂的图像分析任务，并在多个图像间应用统计学方法
MediaTea·2024-02-13 14:24

多个总体均值的比较（多元方差分析）

多元方差分析是什么多元方差分析是一种统计方法，用于比较两个或更多组的均值在一个或多个自变量上的差异是否具有统计学意义。它可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，以及自变量之间的交互作用。
亦旧sea·2024-02-13 14:53

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，其基本思想是根据已有数据的特征和标签，学习出一个概率模型，并利用该模型对新样本进行分类。
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

机器学习入门--支持向量机原理与实践

其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。SVM的主要思想是将数据通过一个高维特征空间进行映射，使得在
Dr.Cup·2024-02-13 13:36

统计学（51）-结构方程模型

结构方程模型（StructuralEquationMode血g,SEM)可用于多种实用的场景，如多因变量分析、潜变量分析、中介变量分析等。它可以看作路径分析(PathAnalysis)和验证性因子分析(ConfrrmatoryFactorAnalysis)的组合。1、路径分析image.png血压到底是自变量还是因变量？-引申出内生变量（EndogenousVariable）和外生变量（Exoge
Zhigang_Han·2024-02-13 11:31

向经典致敬：南丁格尔玫瑰图

大家都知道，南丁格尔是世界上第一位伟大的护士，但是她同时也是一位厉害的统计学家。这是一组显示1854年4月到1855年3月这一年的战争期间非战斗死亡（红色）
小草莓_bdp·2024-02-13 10:18

关于“三思而后行”、关于“不以物喜，不以己悲”的解读，《把时间当作朋友》一书会给你醍醐灌顶之感

“学过统计学的人一定不会买彩票，因为买彩票会让他认为是
L捷妍Rainbow·2024-02-13 06:28

宅年

我们办公室一班主任统计学生情况，居然发现一家长瞒报，明明有任课老师看到孩子妈发微信朋友圈之前去过黄鹤楼，她瞒着不告诉老师，结果别的家长举报。班主任火
飘雪儿5·2024-02-12 22:54

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:57

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:52

《统计学简易速速上手小册》第9章：统计学在现代科技中的应用（2024 最新版）

文章目录9.1统计学与大数据9.1.1基础知识9.1.2主要案例：社交媒体情感分析9.1.3拓展案例1：电商销售预测9.1.4拓展案例2：实时交通流量分析9.2统计学在机器学习和人工智能中的应用9.2.1
江帅帅·2024-02-12 20:54

UVA11181条件概率 Probability|Given

条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释：需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1
DBWG·2024-02-12 16:02

统计学习方法（李航）--第二章 感知机（比较基础）

感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型，包括原始形式和对偶形式。（一）感知机模型公式为：f是输出，x是输入，w和b是参数，sign是符号函数（大于0为1，小于0为-1）几何解释：对于特征空间Rn中的一个超平面S，w是S的法向量，b是截距，将超平面空间划分为两个部分，完成2分类任务。（二）学习策略1.数据集的线性可分性：若存在wx+b的超平面可以将数据集完全分割，则称为线性可分。2.学习策略（以
人間煙火Just·2024-02-12 15:14

《统计学简易速速上手小册》第6章：多变量数据分析（2024 最新版）

文章目录6.1主成分分析（PCA）6.1.1基础知识6.1.2主要案例：客户细分6.1.3拓展案例1：面部识别6.1.4拓展案例2：基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例：市场细分6.2.3拓展案例1：文档聚类6.2.4拓展案例2：基因表达数据的聚类6.3判别分析6.3.1基础知识6.3.2主要案例：信用评分模型6.3.3拓展案例1：市场细分与目标客户识别6.3.4拓展案例
江帅帅·2024-02-12 11:56

excel统计分析——配对数据t检验

摘自《生物统计学》在进行两种处理效果的比较试验设计中，配对设计比成组设计在误差控制方面具有大优势。
maizeman126·2024-02-12 09:39

excel统计分析——成组设计和配对设计

参考资料：生物统计学单因素两水平实验设计一般可分为两种情况，一是成组设计（或非配对设计），二是配对设计。通过两个水平的样本平均数的差异显著性检验，比较两个水平间是否存在显著差异。
maizeman126·2024-02-12 09:07

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归
亚图跨际·2024-02-12 09:26
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