贝叶斯（Bayesian）第12页

【贝叶斯回归】【第 2 部分】--推理算法

一、说明在第一部分中，我们研究了如何使用SVI对简单的贝叶斯线性回归模型进行推理。在本教程中，我们将探索更具表现力的指南以及精确的推理技术。我们将使用与之前相同的数据集。

无水先生·2023-10-31 02:46

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

weixin_39536427·2023-10-30 17:22

Spark实战贝叶斯分类算法

目录3.SparkMLlib贝叶斯分类算法3.1贝叶斯分类算法3.2算法源码分析3.3应用实战3.3.1数据说明3.3.2代码详解贝叶斯算法作为机器学习算法中非常重要的一个流派，无论在学术研究还是企业应用中都很受欢迎

SwaggyDoggy·2023-10-30 17:47

《信号和噪声》

3.善用贝叶斯方法，结合计算机和人的力量，这就是作者对正确预测提出的

Su小虫子_d53c·2023-10-30 15:25

《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜

快速的复习回顾一下之后，用来理解机器学习中的贝叶斯算法，还是足够的。

玩世不恭的Coder·2023-10-30 07:44

线性回归的贝叶斯方法

贝叶斯形式化推理背后的主要动机是一种连贯的方法来建模不确定性以及推理的公理框架。在本节中，我们将从贝叶斯视角重新定义多元线性回归。贝叶斯推理涉及到概率分布和条件分布的思考。一个重要的思想是共轭先验。

scott198512·2023-10-30 06:13

【机器学习】朴素贝叶斯算法基本原理与计算案例

朴素贝叶斯算法基本原理与计算案例文章目录朴素贝叶斯算法基本原理与计算案例1.朴素贝叶斯算法的基本原理2.概率基础3.朴素贝叶斯简单计算案例4.朴素贝叶斯算法对文本进行分类5.拉普拉斯平滑系数6.案例：20

麦当当爷爷·2023-10-29 21:32

机器学习-朴素贝叶斯之多项式模型

不能是连续的于高斯分布相反，多项式模型主要适用于离散特征的概率计算，切sklearn的多项式模型不接受输入负值因为多项式不接受负值的输入，所以样本数据的特征为数值型数据，必须归一化处理保证数据里没有负数其中需要用到贝叶斯概率公式

qq_38404903·2023-10-29 11:43

贝叶斯神经网络

这篇文章是对贝叶斯神经网络的一个初步认识，可以理解下。[随着人工智能技术的普及，用机器学习预测市场价格波动的方法最近层出不穷。

weixin_30840573·2023-10-29 10:37

python：贝叶斯实现实例

这实际上就是一直贝叶斯思维，或者说使用了贝叶斯方法。不论我

DinnerHowe·2023-10-29 10:04

【贝叶斯回归】【第 1 部分】--pyro库应用

BayesianRegression-Introduction(Part1)—PyroTutorials1.8.6documentation一、说明我们很熟悉线性回归的问题，然而，一些问题看似不似线性问题，但是，用贝叶斯回归却可以解决

无水先生·2023-10-29 10:01

机器学习(一) —— 机器学习基础

1.1加载数据集1.2划分数据集二、特征工程2.1特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法

share16·2023-10-29 09:41

sklearn进行机器学习 ( 一天掌握 )

数据集使用字典特征提取文本特征抽取中文文本特征抽取中文分词中文文本特征抽取-自动分词TF-IDF特征预处理归一化标准化（大数据用）特征降维特征选择主成分分析-PCA降维分类算法K-近临算法（KNN算法）模型选择与调优facebook案例朴素贝叶斯算法

鼠小米·2023-10-29 09:40

决策论基础（单目标、多目标、不确定决策、风险决策、贝叶斯公式、效率函数和决策树基础入门知识）

决策论决策论一般分为了两种类型：单目标决策，只考虑单个方面的影响，研究单个目标函数。（对接了《战略管理》《决策管理）多目标决策，还是考虑多个方面的影响，研究多个目标函数（目标规划引入偏差或者优先级）多目标决策首先我们要把所有的目标函数都写出来max{Z1=f1(x)...Zn=fn(x)max\left\{\begin{array}{l}Z_1=f_1\left(x\right)\\...\\Z_

5-StarrySky·2023-10-29 09:35

Coding and Paper Letter（六十六）

贝叶斯神经网络示例基于Theano。SteinVa

chengman0008·2023-10-28 22:29

《机器学习公式推导与代码实现》chapter21-贝叶斯概率模型

贝叶斯概率模型1贝叶斯定理简介贝叶斯定理认为任意未知量θ\thetaθ都可以看做一个随机变量，对该未知量的描述可以用一个概率分布π(θ)\pi\left(\theta\right)π(θ)来概况，这是贝叶斯学派最基本的观点

Jiawen9·2023-10-28 17:44

机器学习 - KNN & 贝叶斯

Hi，你好。我是茶桁。咱们之前几节课的内容，从线性回归开始到最后讲到了数据集的处理。还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。并且是在学习机器学习过程当中比较容易忽视的一些内容。从这节课开始呢，我要跟大家将一些其他的内容。虽然最近几年用到的方法主要都是深度学习的方法，但是机器学习并不代表就只有深度学习这一种方法。当然现在的深度学习其实是从线性回

茶桁·2023-10-28 14:24

MATLAB身高体重识别性别

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

zouroot·2023-10-28 05:56

贝叶斯分类器matlab实现

用matlab模拟最小错误率贝叶斯分类器与最小风险分类器，效果个人感觉还算能看的下去^_^注意：如果对实验原理还不算太懂，可以看其他大牛的博客或者看书，不管怎么样概率论知识是前提，不如乘法定理，条件概率

GallagherZ·2023-10-28 05:23

最大似然法，贝叶斯估计、最小错误贝叶斯决策Excel数据分类处理(介绍+Python实现)

文章目录第一，男女50米跑直方图显示第二，男女生身高、体重以及50m成绩的平均数与方差最大似然估计第三，女生身高以及体重的平均数贝叶斯估计第四，使用贝叶斯最小错误率决策，根据身高和体重两个特征判断输入数据所述的男女性别

EMB看灯夜·2023-10-28 05:53

mysql 体重类型身高_用身高和体重数据进行分类实验

二、具体做法：(1)应用单个特征进行实验：以(a)身高或者(b)体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本

weixin_39916511·2023-10-28 05:23

体重年龄性别身高预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。

Siului·2023-10-28 05:22

数据集：男女身高体重（二维）

前导知识文献：【正态分布下贝叶斯决策的特例（三）】、【最小平方误差判别（MSE）】Bayes判别分类器1.预处理#导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd

DeeGLMath·2023-10-28 05:17

用身高和/或体重数据进行性别分类

用身高和/或体重数据进行性别分类【摘要】根据身高和/或体重等数据，利用模式识别贝叶斯（bayes）分类器来对人的性别进行分类，做出函数图，使得我们容易分析这两者之间的异同。

linana123456789·2023-10-28 05:17

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

一、实验原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

朴素贝叶斯法，后验概率最大化的含义，参数估计

文章目录朴素贝叶斯法后验概率最大化的含义参数估计极大似然估计贝叶斯估计参考资料朴素贝叶斯法输出取值：y∈{c1,c2,...,ck}y\in\{c_{1},c_{2},...,c_{k}\}y∈{c1,

星海浮生·2023-10-28 04:19

Python 实现逐步回归

对于预测类的统计模型来说，常见的指标有赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）、R方、ROC曲线下方的面积大小（AUC）等指标。

Dr.hao2021·2023-10-28 00:11

Spark 初探总结

转换map,floatMap,groupByKey...动作count,collect,save...3.学习算法分类与回归->监督式学习(带标签)目标结果明确线性回归逻辑回归,多元逻辑回归决策树朴素贝叶斯

shaun_x·2023-10-27 18:06

全概率与贝叶斯公式

贝叶斯公式P(Bi|A)=P(A|Bi)P(Bi)/P(

miaoyibosysu·2023-10-27 18:47

机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯：也叫贝叶算法推断，建立在主管判断的基础上，不断地进行地修正。需要大量的计算。

qq_38404903·2023-10-27 17:05

PRML第二章

目录2概率分布2.1二元变量2.1.1Beta分布2.2多项式变量2.2.1狄利克雷分布2.3高斯分布2.3.1条件高斯分布2.3.2边缘高斯分布2.3.3高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计

萌新待开发·2023-10-27 12:37

马尔科夫链、PCV及贝叶斯动图详解

马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文，将这些抽象的理论概念，用可视化的方式来解释，还可调节相应参数来改变结果，使这些抽象概念变得生动而立体！人类对视觉信息的记忆要远远大于文字信息。使用图表等形式的可视化，可以让抽象、难懂的概念一目了然；在此基础之上，添加可控的参数调节器，将更有助于对概念的深入学习与理解。马尔科

缓下脚步·2023-10-27 12:56

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-27 10:31

朴素贝叶斯

理论基础条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现。

李静数据分析·2023-10-27 04:53

统计学习方法 | 朴素贝叶斯法

目录一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现三、贝叶斯估计下的朴素贝叶斯算法python实现一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes

天下弈星~·2023-10-26 20:04

大学生学数学，不妨读《数学之美》这本书

统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析

令狐翀冲鸭·2023-10-26 17:30

回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-26 03:50

【概率论教程01】对贝叶斯定理的追忆

一、说明贝叶斯定理，是一个需要反复体悟的道理，不是说公式解释清除就算Grasp，而是需要反复在实际项目中发挥，才能算掌握了。

无水先生·2023-10-26 01:57

电信——天翼云面试准备

手写朴素贝叶斯，先验后验傻傻分不清楚，面试官还指出了来了...讲讲隐马尔可夫模型，完全记不得了，只能讲讲马

玦☞·2023-10-25 16:03

109贝叶斯方法数据分析实战--损失函数

损失函数传统损失函数接下来，让我们来介绍一下统计学和决策理论中的损失函数。损失函数是一个关于真实值和估计值的参数：image.png损失函数主要用于衡量我们估计的好坏。损失越大，则代表这个估计越差，模型越差。一个简单而普遍的例子是平方差损失函数。这是一种典型的，与误差的平方成正比的损失函数。具体格式如下：image.png因为随着估计值的偏离，损失是按照平方增加的，所以平方差损失函数在处理较大误差

Jachin111·2023-10-25 13:47

回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-25 01:26

中国大学出品的人工智能精品之作视频课程

大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论

陈南云·2023-10-24 23:01

ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯

仅个人代码笔记.朴素贝叶斯算法介绍代码分析结果展示算法介绍贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。

猴子姑娘呀·2023-10-24 20:44

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效。可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。范围:标称型数据。

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

分类器有很多，这次介绍朴素贝叶斯分类器，网上有很多资料，个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面，因此我对朴素贝叶斯分类进行了原理、算法进行全面介绍，后续还会介绍例子和程序。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——贝叶斯决策理论

模式识别——贝叶斯决策理论BDR须知基本原则0-1损失下的BDRMAP（极大后验）logtrick须知所有内容在分类问题下讨论。

季马宝宝·2023-10-24 05:39

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

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