贝叶斯统计学第9页

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

统计数据中位数四分位数/百分位数

四分位数四分位数（Quartile）：即统计学中，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得分就是四分位数。第一四分位数(Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样

涅槃快乐是金·2024-01-27 01:34

时域信号中的噪声特性研究：平稳与非平稳噪声的比较分析

平稳噪声（StationaryNoise）和非平稳噪声（Non-stationaryNoise）是信号处理和统计学中常用的术语，用于描述噪声信号的特性。

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:46

对数似然函数：为什么在统计学和机器学习中它如此重要？

在统计学和机器学习领域，对数似然函数常常扮演着关键的角色。本文将深入探讨对数似然函数的优势，为什么在实际问题中更经常使用对数似然函数而非原始似然函数。1.什么是对数似然函数？

DoYoungExplorer·2024-01-26 23:15

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

广告投放场景中ABtest分析的评价、优化和决策建议

目录写在开头1.AB测试基础知识1.1AB测试概述1.2原理和流程1.3广告领域中的AB测试应用2.评价广告投放中的AB测试2.1关键指标选择与解释2.2统计学方法应用3.AB测试分析中的常见问题与解决方案

theskylife·2024-01-26 21:49

！！长尾理论！！

“长尾”实际上是统计学中幂律（PowerLaws）和帕累托分布（Pareto）特征的一个口语化表达。长尾理论是网络时代兴起的一种新理论，由美国人克里斯·安德森提出。长尾理论认为，由于

zwj_yhx·2024-01-26 21:35

深度学习入门必知必会

下面是入门深度学习的几个步骤：学习基础知识：了解机器学习和神经网络的基本概念，包括线性代数、概率论和统计学等数学基础知识。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

Statistics with Python知识总结：库、统计图

前言统计学作为一门重要的数据分析领域，为我们理解和解释数据提供了有力的工具。而Python是用来进行统计自动化和画图的重要工具。

Ashleyxxihf·2024-01-26 14:24

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

Statistics with Python 统计学理论

目录前言ProbabilitysamplingNon-probabilitysampling:使数据有效的方法样本分布前言本文帮你梳理了高中数学统计的进阶版知识（真的只是稍难一点），帮你了解python处理数据时，部分方法背后的原理。Probabilitysampling1.Inferentialstatistics推论从总体中抽取样本数据，对总体进行预测。HypothesisTesting:Th

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

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。

北航程序员小C·2024-01-26 10:43

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

2021-02-10

第三个问题埋藏在统计学甚至认识论的基石中，逐步会变得性命攸关并可能拆解掉生物信息这个行业，那就是如何解决相关性和因果率的巨大冲突，所有生物信息从业者都在联系收集到的数据和想解决的生物学问题时，都借用了大量的相关性来证明自己的数据是有用的

我们一起舔过铁栏杆·2024-01-26 10:58

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法

南七澄江·2024-01-26 09:42

统计学基于r语言第六章和第七章答案

#6.1(1)load('C:/exercise/ch6/exercise6_1.RData')par(mfrow=c(1,2),cex=0.8,mai=c(0.7,0.7,0.2,0.1))qqnorm(exercise6_1$零件误差,xlab="期望正态值",ylab="观测值",datax=TRUE,main="正态Q-Q图")qqline(exercise6_1$零件误差,datax=T

大瘦丝儿·2024-01-26 09:40

统计学--基于R（第3版）（基于R应用的统计学丛书）作者：贾俊平习题答案第七章

7.1#7.1#检验各月份的销量是否符合均匀分布(α=0.05)#H0:符各均匀分布，H1:不符合均匀分布load('C:/exercise/ch7/exercise7_1.RData')exercise7_1chisq.test(exercise7_1$销售量)#在该次检验中，X-squared=80.924,df=11,p-value=9.778e-13，p0.05,接受原假设，逃课与学生性别

悲伤猪大肠.·2024-01-26 09:40

2021-11-18 统计学-基于R（第四版）第七章课后习题记录及总结

先声明，本博客为个人作业不一定为标准答案，仅供参考。7.1题目如下H₀：销售量符合均匀分布H₁：销售量不符合均匀分布>example7_1chisq.test(example7_1$销售量)Chi-squaredtestforgivenprobabilitiesdata:example7_1$销售量X-squared=80.924,df=11,p-value=9.778e-13p-value=9.

椰子鸡米花·2024-01-26 09:07

统计学-R语言-7.5

文章目录前言假设检验单个总体均值的假设检验单样本Wilcoxon符号秩检验两个总体均值的假设检验两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验总结前言本篇介绍的是剩余的部分了练习题。假设检验单个总体均值的假设检验一家公司声称它的员工月工资平均为3500元。下表是随机挑选的该公司的15名员工的月工资。该样本的均值为3056.667元，人们因此想检验厂家所声称的平均工资是否属实,α=0.05。设：该厂家的员

柔雾·2024-01-26 09:34

统计学--基于R（第三版）第七章答案！！

统计学–基于R（第三版）第七章答案！！

DDKsolo·2024-01-26 09:34

统计学-R语言-7.4

文章目录前言非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验练习前言本片是对非参数检验最后的介绍。非参数检验两个独立样本的Mann-Whitney检验Mann-Whitney检验也称为Mann-WhitneyU检验（Mann-WhitneyUtest）或称为Wilcoxon秩和检验，它是由HenryB.Mann和D.R.Whitney于1947年提出的。用于确定两个总体间是否存在差异的一种非参

柔雾·2024-01-26 09:33

统计学-R语言-7.3

文章目录前言总体方差的检验一个总体方差的检验两个总体方差比的检验非参数检验总体分布的检验正态性检验的图示法Shapiro-Wilk和K-S正态性检验总体位置参数的检验练习前言本篇文章继续对总体方差的检验进行介绍。总体方差的检验一个总体方差的检验在生产和生活的许多领域，方差的大小是否适度是需要考虑的一个重要因素。一个方差大的产品意味着其质量或性能不稳定。相同均值的产品，方差小的自然要好些。与总体方差

柔雾·2024-01-26 09:02

[Python] 机器学习 - 常用数据集(Dataset)之鸢尾花(Iris)数据集介绍，数据可视化和使用案例

鸢尾花数据集最初由EdgarAnderson测量得到，而后在著名的统计学家和生物学家R.AFisher于1936年发表的文章「Theuseofmultiplemeasurementsintaxonomicproblems

老狼IT工作室·2024-01-26 06:11

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

移动平均线(MA)

移动平均线，是利用统计学上movingaverage的方式计算而得。短期的移动平均线可以取至3－5天，中期可取12天，长期取一个月，超长为两月以上。

梦想0001·2024-01-26 04:18

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

数学建模day17-SVD和图形处理

WenJGo·2024-01-25 16:37

生信分析中的p值，q值，padj值和pvalue值

pvalue(pval):统计学差异显著性检验指标。

村长吃火锅·2024-01-25 07:39

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：SPSS数据排序

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》4.6视频讲解视频为《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜杨维忠著清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解4.6节内容。

数据科学作家·2024-01-24 19:05

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：SPSS数据行列转置

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》4.5视频讲解视频为《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜杨维忠著清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解4.5节内容。

数据科学作家·2024-01-24 19:33

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

业余爱好-生物信息学/生物化学/物理/统计学/政治/数学/概率论/AI/AGI/区块链

生物信息学高等数学—元素和极限-实数的定义高等数学—元素和极限-实数的元素个数高等数学—元素和极限-自然数个数少于实数个数高等数学—元素和极限-无穷大之比较高等数学—元素和极限-级数的收敛高等数学—元素和极限-极限的定义数学分析与概率论人工智能AI数学基础——全套第一章高等数学基础：0-课程简介第一章高等数学基础：1-函数第一章高等数学函数：2-极限生物学、计算机科学、数学、英语生物学占总分的30

amingMM·2024-01-24 16:52

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

深入理解边缘高斯分布与条件高斯分布

多元高斯分布在统计学和机器学习领域中扮演着关键的角色。在这个分布的框架下，我们经常会遇到边缘高斯分布和条件高斯分布，它们分别涉及了从原始分布中选择一部分变量和在已知条件下计算其他变量的概率分布。

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:55

Matlab中的数据预处理-归一化(mapminmax)与标准化(mapstd)

mapminmaxProcessmatricesbymappingrowminimumandmaximumvaluesto[-11]意思是将矩阵的每一行处理成[-1,1]区间，此时对于模式识别或者其他统计学来说

护国寺小学生·2024-01-24 11:14

多元高斯分布：条件分布推导

在概率统计学中，多元高斯分布是一种非常重要的分布，其条件分布的推导在实际问题中有广泛的应用。本文将详细探讨给定部分变量条件下，多元高斯分布中另一部分变量的条件分布的推导过程。

DoYoungExplorer·2024-01-24 09:22

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

2022-10-22

音频／视频中学到的怦然心动的单词（精读和视听说分别总结）精读rurala.农村的；有乡村特点的vulnerablea.易受攻击的；无防御的urbana.城市的，都市的statisticsn.统计数据；统计学

人文二班zxh·2024-01-24 04:53

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

【2019团立项】以彼之足访旧迹，携手共进立自信

【2019团立项】以彼之足访旧迹，携手共进立自信——17经统历史旧迹参观活动为提高民族精神，弘扬家国情怀，增长对历史故事、名人事迹的认识，福州大学经管学院2017级经济统计学1班团支部于2019年4月20

爱做梦的_2753·2024-01-24 01:10

大数据学习之路

因为这句话，我又一次的陷入迷茫，我不清楚自己是不是应该继续的Java，所以那段时间我干过爬虫，也撸了一阵子的西瓜书和统计学什么的。在知乎上所有相关的问题和答案我都看了，也

金光闪闪耶·2024-01-24 00:57

《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

Python如何预测和适应趋势变化

一、Python预测趋势变化的方法时间序列分析时间序列分析是一种建立在时间序列上的统计学方法，旨在通过对历史数据的分析来预测未来趋势。时间序列数据可以是固定频率的（如每日、每周、每月等），也

霸都小魔女·2024-01-23 15:07

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