贝叶斯（Bayesian）

朴素贝叶斯小抄

概述优点：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使用数据类型：标称型数据基于贝叶斯决策理论的分类方法假设现在有一个数据集，由两类数据组成，数据分布如下图所示。
RossH·2023-08-21 09:45

贝叶斯公式

一、贝叶斯公式贝叶斯公式是一种用于概率推断的重要数学工具，它描述了在观测到新信息后如何更新关于某个事件的概率分布。
summer_west_fish·2023-08-21 07:10

贝叶斯基本概念

1.贝叶斯分类器1.1贝叶斯定理后验定理：后验概率=(相似度*先验概率)/标淮化常量将B看作新的样本的特征，A看作样本的可能结果（可能存在的类别），公式的意义就是B条件下出现A情况的概率。
Jane0_W·2023-08-20 22:34

贝叶斯分类

贝叶斯分类取对数朴素贝叶斯当中油大量的乘法运算，两边同时取对数，计算结果不变，把计算结果存在哈希表当中，实际上转化为加法的问题。转换为权重在二分类的问题，转化为权重之后可以直接进行相减。
jenye_·2023-08-20 18:28

【考研数学】概率论与数理统计 | 第一章——随机事件与概率（3，全概率公式、贝叶斯公式与三大概型）

文章目录引言六、全概率公式与贝叶斯公式6.1全概率公式6.2贝叶斯公式七、三大概型7.1古典概型7.2几何概型7.3伯努利概型引言承接前文，在事件的独立之后，我们开始学习全概率公式、贝叶斯公式以及概型。
Douglassssssss·2023-08-20 14:40

机器学习之分类模型

机器学习之分类模型概述分类模型逻辑回归最近邻分类朴素贝叶斯支持向量机决策树随机森林多层感知机基于集成学习的分类模型VotingBaggingStackingBlendingBoosting概述机器学习分类模型通过训练集进行学习
cv-player·2023-08-18 16:16

R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合

Meta分析是针对某一科研问题，根据明确的搜索策略、选择筛选文献标准、采用严格的评价方法，对来源不同的研究成果进行收集、合并及定量统计分析的方法，最早出现于“循证医学”，现已广泛应用于农林生态，资源环境等方面。R语言拥有完整有效的数据处理、统计分析与保存机制，可以对数据直接进行分析和显示，命令格式简单、结果可读性强，包含众多针对Meta分析软件包，是进行Meta整合分析及评价的有效平台针对Meta
xiao5kou4chang6kai4·2023-08-18 08:22

机器学习赋能乳腺癌预测：如何使用贝叶斯分级进行精确诊断？

一、引言乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，也会发生在男性身上。每年全球有数百万人被诊断出乳腺癌，对患者的生活和健康造成了巨大的影响。早期的乳腺癌检测和准确的诊断对于提高治疗的成功率至关重要。然而，乳腺癌的早期诊断面临着许多挑战，如复杂的病理学评估和误诊率的高风险。机器学习作为一种强大的技术方法，在医学领域中展现出巨大的潜力。它可以利用大量的乳腺癌数据，通过学习数据中的模式和特征，建立预测模型，帮助
笑不语·2023-08-18 07:23

Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33449原文出处：拓端数据部落公众号当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。print(f"Runing模型平均一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和我们的客户能够更好地了解我们方法
·2023-08-18 00:50

从贝叶斯定理到最大似然估计

若一日第一件产品是合格品，那么此日机器良好的概率是多少贝叶斯公式类条件概率比较难，信息是随机的，样本数据不多，这样我们就要将其转换为估计参数，其中最大似然估计就是一种较好的估计方法类条件概率贝叶斯公式是后验概率
松松土_0b13·2023-08-17 22:12

《林超》概率统计学模型

贝叶斯:贝叶斯公式：后验概率P（A丨B）=【似然度P（B丨A）*基础概率P（A）】/新证据P（B）。核心思维在于根据已经发生的事情不断更新概率模型，修正认知。
roofchat·2023-08-17 19:51

论文阅读 - Joint Beat and Downbeat Tracking with Recurrent Neural Networks

文章目录1概述2信号预处理3分类神经网络4动态贝叶斯网络（HMM）4.1原始的barpointermodel4.2原始的barpointermodel的缺点4.3改进后的模型5预测参考资料1概述最近在做音乐卡点相关的项目
七元权·2023-08-17 11:50

朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法算法简介朴素贝叶斯是使用贝叶斯的条件概率来做分类判断的一种算法，具体的依据就是，对于二分类来说的话，如果p(y1|x1,x2)>p(y2|x1,x2)也就是在x1,x2同时发生的情况下
子龙爱弹琴·2023-08-17 10:29

数据分析 | 调用Optuna库实现基于TPE的贝叶斯优化 | 以随机森林回归为例

1.Optuna库的优势对比bayes_opt和hyperoptOptuna不仅可以衔接到PyTorch等深度学习框架上，还可以与sklearn-optimize结合使用，这也是我最喜欢的地方，Optuna因此特性可以被使用于各种各样的优化场景。2.导入必要的库及加载数据用的是sklearn自带的房价数据，只是我把它保存下来了。importoptunaimportpandasaspdimportn
梨子串桃子_·2023-08-17 08:44

人工智能原理（5）

目录一、不确定性推理1、不确定性推理含义2、知识不确定性的来源3、不确定推理要解决的基本问题4、不确定性推理方法分类二、主观贝叶斯方法1、主观贝叶斯方法2、知识不确定性的表示3、证据4、不确定性的更新三
Struart_R·2023-08-17 05:19

《预训练周刊》第8期：首个千亿中文大模型「盘古」问世、谷歌等提出视频音频文本转换器VATT...

本期周刊，我们选择了9篇预训练相关的论文，涉及模型修剪、视频生成、师生网络、多模态、贝叶斯学习、预训练评估、隐私泄露、知识库预训练和多尺度视觉
智源社区·2023-08-17 02:57

R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型|附代码数据

p=9390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向量自回归（BVAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-08-15 20:10

拓端tecdat|R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578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吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们
·2023-08-15 20:39

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=19664最近我们被客户要求撰写关于MCMC的研究报告，包括一些图形和统计输出。MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdfp（θ|y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。解决期望值的一种方法是从p（θ）绘制
·2023-08-15 20:06

Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25376Metropolis-Hastings算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。首先，目标是什么？MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上"徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果"徘徊"过程设置正确，你可以确保这种比例关系（花费的时间
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

p=5263在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3MCMC库进行推理。我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端数据(tecdat):R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

原文链接：http://tecdat.cn/?p=21545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。在这种情况下，我们将使用平均值为1的指数分布作为我们的目标分布。所以我们从定义目标密度开始：target=function(x){if(x0&x2&x1)){#||这里意思是“或”return(0)}else{return(1)}}likelihood=f
·2023-08-15 20:27

Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

p=33436原文出处：拓端数据部落公众号尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
·2023-08-15 20:23

文本挖掘 day5：文本挖掘与贝叶斯网络方法识别化学品安全风险因素

文本挖掘与贝叶斯网络方法识别化学品安全风险因素1.Introduction现实意义理论意义提出方法，目标2.材料与方法2.1数据集2.2数据预处理2.3关键字提取2.3.1TF-IDF2.3.2改进的BM25
想太多!·2023-08-15 06:36

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）

【Sklearn】基于朴素贝叶斯算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理模型原理：朴素贝叶斯分类是基于贝叶斯定理的一种分类方法
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

蒙蒂霍尔悖论

贝叶斯与频率主义对蒙蒂霍尔问题的解在定义概率时，通常有两种思想流派：贝叶斯主义和频率主义。前者将概率视为我们对事件发生的信念程度，而后者则将其视为事件发生的相对频率。
丁丁猫 Codeye·2023-08-15 02:22

蒙提霍尔问题(The Monty Hall Problem)解析（贝叶斯分析、Python仿真）

目录0.前言1.什么是蒙提霍尔问题（MontyHallproblem）2.Naiveapproach：分类讨论3.Python蒙特卡洛仿真4.直观的理解15.贝叶斯方法5.1贝叶斯定理5.2历时解释（Thediachronicinterpretation
笨牛慢耕·2023-08-15 02:21

分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测

分类预测|MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测目录分类预测|MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-08-14 11:48

KNN分类器、神经网络原理基础与代码实现

急切学习两步：（1）归纳（2）演绎例如：贝叶斯分类器、决策树分类等等。
牛哥带你学代码·2023-08-14 08:29

机器学习--连载（4）----监督学习

前面的几篇都是无监督学习，接着开始监督学习的算法监督学习中主要的算法模型：K—近邻算法（k-NearestNeighbor）决策树（DecisionTree）朴素贝叶斯（NaiveBayes）逻辑回归（
小小毛同学·2023-08-14 08:28

如何在复杂的环境中做出决策

01贝叶斯定理贝叶斯定理最初是用来计算随机事件A和B的条件概率的，即计算在新事件B发生的情况下事件A发生的可能性。
向上的橙子·2023-08-14 06:47

机器学习基础（六）

贝叶斯分析介绍“贝叶斯”是指托马斯·贝叶斯（1702–1761），他证明了一个特例，也就是现在的贝叶斯定理的特例。
不务正业的猿·2023-08-14 05:42

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法——贝叶斯估计

贝叶斯估计方法：计算男女时只有两个值，所以K=2贝叶斯估计就是拉普拉斯平滑估计方法：为什么叫做贝叶斯估计呢？
Allenspringfestival·2023-08-13 19:12

贝叶斯文本分类python_scikit_learn 中朴素贝叶斯算法做文本分类的 实践总结

朴素贝叶斯算法对于分类非常高效想了解的可以参考这篇博文：贝叶斯从浅入深详细解析，详细例子解释-zwan0518的专栏-博客频道-CSDN.NET贝叶斯从浅入深先来做个小小总结说明在这之前我还从没写过python
weixin_39938331·2023-08-13 05:52

2020-11-28

本篇主要有：朴素的贝叶斯算法KNN最近邻算法。2.1文本挖掘与文本分类的概念简单来说，文本挖掘就是从已知的大量文本数据中提取一些未知的最终可能用过的知识
fabe2304a927·2023-08-12 15:05

机器学习与深度学习目录

机器学习：线性回归逻辑回归决策树贝叶斯分类随机森林集成算法支持向量机kmeans聚类k近邻算法深度学习感知器自编码器受限玻尔兹曼机卷积神经网络循环神经网络生成对抗网络深度强化学习深度学习项目实战YOLOSSDMTCNNFasterRCNN
计算机视觉__掉队选手·2023-08-12 03:14

sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

简要：朴素贝叶斯就是假设各属性互相独立的方法来获得事件的先验概率对于离散数据和连续数据，计算概率的方式是不同的拉普拉斯修正，防止没有出现记得大学的时候我的概率统计老师经常讲“结果已知，原因未知，就用贝叶斯公式
龙鹰图腾223·2023-08-12 03:26

sklearn垃圾邮件分类

下面是一个简单的示例，使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件分类：importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bay
qq_30895747·2023-08-11 21:17

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、
细卷子·2023-08-11 17:26

贝叶斯

贝叶斯要解决的问题：正向概率：假设袋子里面有N个白球，M个黑球，伸手进去摸一把，摸出黑球的概率是多大逆向概率：如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例，而是闭着眼睛摸出一个（或者好几个）球，观察这些取出来的球的颜色之后
鬼马星mc·2023-08-11 08:05

大数据背后的神秘公式（上）：贝叶斯公式

答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？
yoku酱·2023-08-11 03:21

机器学习中的工作流机制

同样的数据，可能决策树效果不错，朴素贝叶斯也不错，SVM也挺好。有没有一种方法能够让我们用一份数据，同时训练多个模型，并用某种直观的方式（包括模型得分），观察到模型在既有数据上的效果？
海棠花不香·2023-08-10 22:24

贝叶斯深度学习的温和介绍

本文是对这个领域的温和介绍，你只需要对深度学习和贝叶斯统计有一个基本的了解。如果像我一样，你听说过贝叶斯深度学习，并且你猜它涉及贝叶斯统计，但你不知道它是如何使用的，那么你来对地方了。
无水先生·2023-08-10 15:37

机器学习实战 朴素贝叶斯

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。
Helen980416·2023-08-10 08:48

机器学习复习题

A.决策树B.随机森林C.人工神经网络D.贝叶斯学习参考答案：A（）作为机器学习重要算法之一，是一种利用多个树分类器进行分类和预测的方法。
HenrySmale·2023-08-09 20:16

（统计学习方法|李航）第四章 朴素贝叶斯算法

目录一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二，朴素贝叶斯法的参数估计1.极大似然估计2.学习与分类算法3.贝叶斯估计一，朴素贝叶斯的学习与分类1.基本方法2.后验概率最大化的含义二
Allenspringfestival·2023-08-09 16:22

时序预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测

时序预测|MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元时间序列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·2023-08-09 05:09

机器学习实验-决策树、朴素贝叶斯、KNN模型的应用

实验决策树-西瓜数据集基于基尼系数剪枝人体运动状态预测数据集西瓜数据集人体特征数据集机器学习数据集有两个，一个是西瓜数据集，另一个是人体特征数据集决策树-西瓜数据集 基于信息熵准则进行划分选择的决策树算法的实现过程(不使用现有的机器学习包),并画出所生成决策树。数据集使用西瓜数据集3.0，实现语言为Python。实验的结果如下基于基尼系数剪枝 试编程实现基于基尼指数进行划分选择的决策树算法,并画出
Tancy.·2023-08-09 02:38

朴素贝叶斯法

理论公式推导朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，即对给定的输入，预测其类别。
cccshuang·2023-08-09 00:47
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