贝叶斯（Bayesian）

【python】Bayesian Optimization（贝叶斯优化）优化svm回归问题

贝叶斯优化介绍贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于黑盒函数优化的序列模型优化方法。它在较少的函数评估次数下，尝试寻找全局最优解。
傻傻虎虎·2023-09-26 09:13

基于R语言分位数回归丨线性回归假设与分位数函数、线性分位数回归 、贝叶斯分位数回归、超越线性分位数回归等

目录专题一线性回归假设与分位数函数讲解专题二线性分位数回归【代码实践】专题三贝叶斯分位数回归【代码实践】专题四超越线性分位数回归（一）【代码实践】专题五超越线性分位数回归（二）【代码实践】更多应用回归是科研中最常见的统计学研究方法之一
WangYan2022·2023-09-26 05:38

二值贝叶斯滤波计算4d毫米波聚类目标动静属性

机器人学中有些问题是二值问题，对于这种二值问题的概率评估问题可以用二值贝叶斯滤波器binaryBayesfilter来解决的。比如机器人前方有一个门，机器人想判断这个门是开是关。
令狐少侠、·2023-09-26 00:14

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4
cos six·2023-09-25 15:06

头歌平台-人工智能-机器学习-朴素贝叶斯

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如
m0_51919640·2023-09-25 15:34

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...

所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频但是，你没有共轭先验。
拓端研究室TRL·2023-09-25 08:38

频率派 vs 贝叶斯派

贝叶斯派贝叶斯派认为是一个随机变量，其服从一定的概率分布。其采用最大后验估计来计算。
elephantnose·2023-09-25 07:42

基于用户投票的排名算法（六）：贝叶斯平均

作者：阮一峰日期：2012年3月28日（这个系列实在拖得太久，今天是最后一篇。）上一篇介绍了"威尔逊区间"，它解决了投票人数过少、导致结果不可信的问题。举例来说，如果只有2个人投票，"威尔逊区间"的下限值会将赞成票的比例大幅拉低。这样做固然保证了排名的可信性，但也带来了另一个问题：排行榜前列总是那些票数最多的项目，新项目或者冷门的项目，很难有出头机会，排名可能会长期靠后。以IMDB为例，它是世界最
weixin_30892987·2023-09-25 05:37

贝叶斯平均：排序算法之二

贝叶斯平均贝叶斯平均思想和公式贝叶斯平均计算实例贝叶斯平均思想和公式前期讲过Wilson得分进行排序，解决了观看量很少，导致结果不可信的问题。
向日葵·2023-09-25 05:36

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据

p=3060原文出处：拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-24 22:53

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19889原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果您可以写出模型的似然函数，则Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC）。我写了r代码来简化对任意模型的后验分布的估计。具体如下：1）定义模型（即概率先验）。在此示例中，让我们
·2023-09-24 22:50

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究|附代码数据

p=3060原文出处：拓端数据部落公众号介绍最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯分层混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-24 22:50

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

p=4612最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯简单线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。
·2023-09-24 22:18

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

贝叶斯模型假设我们有一个样本量的主题。贝叶
·2023-09-24 22:47

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...

p=24203本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯GLM（广义线性模型）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-24 21:50

R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据...

p=23785最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-24 21:10

贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...

p=22702贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-24 20:39

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现（离散）

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现贝叶斯分类简介朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯前提公式编程从Excel中读取数据计算事件Cj发生的概率对新的条件计算每个事件发生的概率预测运行结果使用的数据总代码贝叶斯分类简介贝叶斯分类基于贝叶斯定理
weixin_42353399·2023-09-24 18:22

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--
拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

Mrbayes

侵删转：从bayes到mrbayes一、Bayesinference可以简单而不负责任的讲，贝叶斯学派起源于一个公式：图片来自http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08
flynnchan·2023-09-24 02:42

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

常见算法：分类算法(KNN、朴素贝叶斯、SVM
Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

针对舆情分析近五年参考文献的分析报告

1.特征少，价值密度不足（数据来源）爬虫获取评论信息，数据清洗，进行主题挖掘，采用的主要主题模型算法有（潜在语义分析模型LSA、概率潜在语义分析模型PLSA、潜在狄利克雷分配模型LDA【三层贝叶斯结构】
~晚风微凉~·2023-09-23 21:34

李航老师《统计学习方法》第四章阅读笔记

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法是一种用来进行分类的方法，它基于两个重要的假设：贝叶斯定理和特征条件独立假设。
Chen_Chance·2023-09-23 19:15

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。
Chen_Chance·2023-09-23 19:42

贝叶斯网专题3：变量独立性的图论分析

目录[toc]1.1信息论基础1.2贝叶斯网基本概念1.3变量独立性的图论分析光具有波粒二象性，可以用概率波描述。
吴智深·2023-09-23 18:15

机器学习-概率图模型初探

outline数学基础HMMCRF主题模型数学基础贝叶斯公式：联概=条概*边概条件概率=联合概率/边缘概率贝叶斯公式.png概率图模型(Probabilisticgraphicalmodel，PGM)是一类由图来表示变量相关关系的概率模型在概率模型中
neo_ng·2023-09-23 18:23

《机器学习实战》笔记

使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二：决策树决策树构造：伪代码，一般流程，信息增益，划分数据集，递归构造决策树；测试和存储决策树：使用决策树执行分类，决策树存储；《机器学习实战》笔记三：朴素贝叶斯基于贝叶斯决策理论的分类方法
你欲何为R·2023-09-23 14:09

风控蓝宝书《消费信用模型 定价、利润与组合》笔记

风控蓝宝书（一）：消费信用和信用评分简介违约信用评分的历史背景：申请评分和行为评分；贷款机构的目标；贷款决策的建模工具：消费信贷决策树；额度调整决策树；策略树；概率、比率、分数：概率和比率；贝叶斯公式；
你欲何为R·2023-09-23 14:08

2019-6-10晨间日记

就寝：12：30天气：晴心情：良纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1：模电：差放，大信号传输特性，带源负载差放，集成运放，反馈类型，负反馈影响2：概率论：条件概率，全概率，贝叶斯，几种常见分布
流浪的小男孩·2023-09-23 11:00

概率推理(贝叶斯推理)

一、随机事件在一定条件下，可能发生也可能不发生的实验结果叫做随机事件。随机事件（事件）{必然事件不可能事件随机事件（事件）\begin{cases}必然事件\\不可能事件\end{cases}随机事件（事件）{必然事件不可能事件二、概率的基本性质1、对任一事件A，有0≤P(A)≤10≤P(A)≤10≤P(A)≤1，P(Aˉ)=1−P(A)P(\bar{A})=1-P(A)P(Aˉ)=1−P(A)2
踩踩芽·2023-09-23 07:12

生成式模型和判别式模型区别

我们先用一张图来初步感受一下，等看完文章后再回来看一遍会更直观：2.定义生成式模型先对数据的联合分布进行建模，然后再通过贝叶斯
阿波拉·2023-09-23 05:07

PT@全概率公式和贝叶斯公式@后验概率和信念度量

文章目录abstract完备事件组(划分)基本性质全概率公式例贝叶斯公式例对立事件下的常用形式先验概率和后验概率例概率作为衡量人们对客观事件的信念度量补充条件概率的链式法则MorethantwoeventsExample
xuchaoxin1375·2023-09-22 17:26

贝叶斯神经网络 BBB 学习中遇到的一些问题

这里写目录标题贝叶斯公式模型概率的公式1/n形式的贝叶斯公式全概率公式全概率公式的积分形式后验推理后验预测分布posteriorpredictivedistributionKL散度平均场VIBayesbyBackprop
hijackedbycsdn·2023-09-22 14:50

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

p=24334像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-22 09:14

人类认知的贝叶斯与机器的贝叶斯

贝叶斯原理是一种基于概率的分析方法，可以用来估计一个事件发生的概率。在人类认知和机器学习领域中，都有对应的贝叶斯原理。人类认知的贝叶斯原理：在人类认知研究中，贝叶斯原理被认为是一种重要的思维方式。
人机与认知实验室·2023-09-22 07:07

Query理解

根据贝叶斯公式展开：搜索P(i)表示item的重要程度，对应item理解侧的权威度、质量度等挖掘。P(Q|i)表示itemi能满足用户搜索需求Q的程度。这
京漂的小程序媛儿·2023-09-22 06:12

朴素贝叶斯(NBM)之后验概率最大化的含义 | 统计学习方法

朴素贝叶斯-贝叶斯估计Python复现：舟晓南：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现-贝叶斯估计；下溢出问题在《统计学习方法》一书中，详细说明了后验概率最大化与期望风险最小化之间的关系，深入地说明了后验概率最大化的含义
舟晓南·2023-09-21 23:39

R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据

p=23785原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯非参数模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-21 21:32

R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据|附代码数据

p=23785原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯非参数模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-21 21:29

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法|附代码数据

p=23236原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。什么是频率学派？在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。
·2023-09-21 21:29

R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjags建立贝叶斯多元线性回归预测选举数据|附代码数据

本文将介绍如何在R中用rstan和rjags做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。
·2023-09-21 21:58

R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例|附代码数据

p=21545原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯推断的研究报告，包括一些图形和统计输出。示例1：使用MCMC的指数分布采样任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
·2023-09-21 21:58

没有随机 没有感性

16年在看机器学习的时候学习贝叶斯那种随机性让我联想到了人类的感性于是问自己人类的感性如何抽象到计算机世界呢？首先什么是感性？人类的直觉？举个例子很多人喜欢另一个人类是通过五感来感知这个世界的
不爱看书的大熊·2023-09-21 20:56

机器学习（二）-朴素的贝叶斯分类

分词的代码：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html0.前言这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述
chuminnan2010·2023-09-21 17:46

Spring设计模式，事务管理和代理模式的应用

扩充：贝叶斯定理答案见底。
猿究院_xyz·2023-09-21 15:21

上升到人生法则的贝叶斯理论

贝叶斯定理在数据分析、机器学习和人工智能等领域有广泛的应用。
·2023-09-21 12:11

基于模型驱动的深度学习高光谱图像融合研究_孙杨霖

可以借鉴一下她的国内外现状研究部分，写得挺好的目前的高光谱图像融合方法可以大致分为三类：传统数学方法（成分替代和多分辨率分析）、变分方法（贝叶斯、矩阵分析）以及基于深度学习（输入级、特征级和模型级融合）
梅如你·2023-09-21 08:35

Python手写贝叶斯网络

Python手写贝叶斯网络1.导图贝叶斯网络实现原理手写必要性市场调查手写实现详细介绍步骤1:数据预处理步骤2:计算条件概率步骤3:推理和预测步骤4:模型评估步骤5:模型应用步骤6:总结和完整代码2.实现原理贝叶斯网络是一种概率图模型
全栈项目讲解·2023-09-21 02:12
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