贝叶斯（Bayesian）第9页

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)项目实战

1.项目背景贝叶斯优化器(BayesianOptimization)是一种黑盒子优化器，用来寻找最优参数。贝叶斯优化器是基于高斯过程的贝叶斯优化，算法的参数空间中有大量连续型参数，运行时间相对较短。

胖哥真不错·2023-12-05 20:18

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn

星宇星静·2023-12-05 16:42

SnowNLP：处理中文文本内容

为实现上面的功能用到了不少的算法和模型，比如textrank、贝叶斯分类器、隐含马尔科夫模型等。对于学习研究中文分

nearvoid·2023-12-05 06:03

2023年多元统计分析期末试题

一、简答题1、试述距离判别法、Fisher判别法和贝叶斯判别法的异同。

倒杯Whisky·2023-12-04 23:40

贝叶斯网络（人工智能期末复习）

文章目录贝叶斯网络（概率图模型）定义主要考点例题-要求画出贝叶斯网络图-计算各节点的条件概率表-计算概率-分析独立性贝叶斯网络（概率图模型）定义一种简单的用于表示变量之间条件独立性的有向无环图（DAG）

倒杯Whisky·2023-12-04 23:39

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics

teacher_ma_·2023-12-04 18:55

最小风险最小错误贝叶斯决策 Bayes(实例详解)

文章目录简介最小错误率Bayes例子分析最小风险的Bayes决策最小风险Bayes决策规则：例子简介贝叶斯决策其实是已经被很多博客解释的非常详细了，为了不制造学术垃圾，本来一直没打算写一篇关于Bayes

Braylon1002·2023-12-04 11:02

贝叶斯分类器（Bayesian Classifier）

贝叶斯分类器（BayesianClassifier）详解贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的一类统计分类方法。它们在给定数据的条件下，通过计算不同类别的概率来进行分类。

h52013141·2023-12-04 08:09

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit

米米吉吉·2023-12-04 06:56

人工智能原理复习--不确定推理

文章目录上一篇不确定推理概述主观Bayes(贝叶斯)方法可信度方法证据理论下一篇上一篇人工智能原理复习–确定性推理不确定推理概述常识具有不确定性。常识往往对环境有极强的依存性。

ˇasushiro·2023-12-04 00:19

【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类

实验4贝叶斯分类一、实验目的1.了解并学习机器学习相关库的使用。2.熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。

MorleyOlsen·2023-12-04 00:51

训练贝叶斯头脑

什么叫贝叶斯推算？就是我们根据新的证据，事物，数据等客观结果去更新我们的看法，判断。然后，这种循环不断重复。你会发现人人基本都是这样，都是贝叶斯动物。

平静的力量·2023-12-03 23:13

学习计划

1、完成《mysql必知必会》学习2、条件概率，贝叶斯公式，相关独立，几何分布，泊松分布，正态分布，统计抽样，估计，置信区间，假设检验。

黏小莲·2023-12-03 15:21

IDP课程-L10 犹豫不决？学会在复杂的情境下做理性决策

L9为实操课，简单实操摘要：小记录一、如何在复杂的情境下做判断决策1、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。

喜欢絮叨的爱美丽·2023-12-03 09:17

Transformer 的注意力头越多越好么

从贝叶斯神经网络的角度，多头注意力机制是一种采样（Sampling）技术，每个注意力头是一个采样。每个头区分度越大，相当于视角越多，这样的话按道理Transformer对目标可以进行更好的拟合。

孙庚辛·2023-12-03 04:14

什么是先验知识和后验知识

在概率论和统计学中，先验知识（Priorknowledge）和后验知识（Posteriorknowledge）是贝叶斯推断的两个基本概念。

Zqchang·2023-12-02 20:23

卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）相应推导

卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型，通过对下一时刻系统的初步状态估计（即状态的先验估计）以及测量得出的反馈相结合，最终得到改时刻较为准确的的状态估计（即状态的后

m0_75252232·2023-12-02 19:13

机器学习实战 ——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》（2）

机器学习实战——《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》（2）七、贝叶斯算法7.1新闻分类任务实战7.1.1结巴分词7.1.2词云表示工具包wordcloud7.1.3TF-IDF特征八、聚类算法

躬身入世，以生证道·2023-12-02 09:47

实战：垃圾短信分类器

上次我们讲到朴素贝叶斯分类，忘记的同学参考一文搞懂朴素贝叶斯分类，今天就通过朴素贝叶斯分来来实现一个简单的垃圾短信分类器。

程序员Morgan·2023-12-01 23:25

朴素贝叶斯

1概述朴素贝叶斯（naïveBayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

豪_34bf·2023-12-01 17:05

机器学习入门（第四天）——朴素贝叶斯

知识树KnowledgetreeP(y|x)，P给定x的条件下，y的概率。如：P(y=我招女孩子喜欢的概率|我是学生)一个小故事Astory女朋友和妈妈掉河里，路人拿出3颗豆，两颗红豆1颗绿豆。如果我抽中红豆救女朋友，抽中绿豆救妈妈。我和路人各种抽一颗，路人发现自己抽中的是绿豆，他想用剩下的那颗跟我换，我换不换？换豆和女朋友活下去的概率一样吗？直觉来讲：换不换豆我抽中红豆的概率应该都是1/3。这时

学术菜鸟小晨·2023-12-01 16:06

利用贝叶斯算法猜测TA喜不喜欢我

虽然无法通过简单地观察或直接询问对方来得到确切的答案，但我们可以借助贝叶斯算法这一概率推理方法来进行一种推测，从而猜测对方是否喜欢自己。

非著名程序员阿强·2023-12-01 08:03

2022-10-05

使用随机效应模型和汇总预测参数进行贝叶斯meta分析，以确定术后不同术后日（POD）的CRP和PCT临界值。共纳入25项

朗月斋主·2023-12-01 06:05

2022-02-20

走一步看一步的贝叶斯算法信念就是故事力，他是强大的，也是脆弱的故事的几个组成部分目标障碍，努力结果意外转折结局赌性强的人，赚过快钱的人就不太原因慢条斯理长期的去获得经营性现金流渐变多闭眼冥想，你要讲的东西要么和对方有关

岁岁年年常欢愉·2023-12-01 05:52

贝叶斯网络在R语言中的应用

贝叶斯网络是一种概率图模型，用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用，包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用贝叶斯网络进行建模和推断，并提供相应的源代码示例。

CodeMaven·2023-12-01 03:24

有一种方法能帮你做出更正确的选择

贝叶斯推算就是我们根据新的信息，证据，数据来更新看法，信念，判断。从推理本质上讲是条件概率的变形：已知如果A则B，那么反过来求解如果B则A的概率。

lm陈林敏·2023-12-01 01:23

Arxiv网络科学论文摘要19篇(2019-05-21)

不完善私有信号结构的非贝叶斯社会学习;具有可重新激励节点的关键网络级联：为什么树状近似通常有效，何时崩溃，以及如何纠正它们;用于边流的基于图的半监督和主动学习;复杂网络中的嵌套性：观察、涌现和启示;无人驾驶巴士

ComplexLY·2023-11-30 19:00

数据分析04 - 朴素贝叶斯

标签（空格分隔）：数据分析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。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。

数据社·2023-11-30 04:50

朴素贝叶斯分类：简单而强大的分类算法

文章目录前言贝叶斯定理基础朴素贝叶斯分类基本概念步骤优势与不足优势：不足：朴素贝叶斯分类的应用案例朴素贝叶斯分类的简单实现结语前言在机器学习领域中，朴素贝叶斯分类算法是一种简单而有效的分类方法。

_用户昵称_·2023-11-29 14:55

NLP-语言模型

N-gram①Unigram②Bigram4.计算语言模型的概率5.评估语言模型6.平滑①拉普拉斯平滑②Interpolation一、NoisyChannelModel该模型就是自然语言处理中常用的模型，它是根据贝叶斯定理得来的

Swayzzu·2023-11-29 09:44

数据挖掘朴素贝叶斯

直入正题，直接看代码：这是一段判断是不是藏话的代码importnumpyasnp#数据采集（定义函数加载数据集）defload_dataset():sent_list=[['my','name','is','Devin'],['you','are','stupid'],['my','boyfriend','is','SB'],['you','looks','very','smart','I','l

亖嘁·2023-11-28 17:10

你相信性格决定命运吗？

概率论者中有一派叫做贝叶斯主义者，他们把概率定义为“在给定所有相关信息的情况下，一个人相信某个事件会发生的程度”。其实就考虑到了运气可能涉及到主观的部分，观察者的概率与当事人的概率不是一回事。

无羽901·2023-11-28 16:04

连续随机变量与贝叶斯推断

特别，当是一个区间的时候3.1.1期望3.2分布函数CDF:分布函数3.3连续随机变量的贝叶斯准则令为连续的随机变量若为连续随机变量，我们有例题(信号检测)设是一个只取两个值的信号。记和。

uiemUI·2023-11-28 00:58

【深度学习】概率图模型（二）有向图模型详解（条件独立性、局部马尔可夫性及其证明）

文章目录一、有向图模型1.贝叶斯网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→

QomolangmaH·2023-11-27 23:53

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型（贝叶斯网络）2.无向图模型（马尔可夫网络）三、学习四、推断概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel

QomolangmaH·2023-11-27 00:02

R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

摘要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。

拓端研究室·2023-11-26 14:41

干货来袭！！！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第1天）线性代数篇：矩阵、向量及python实战

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、矩阵在AI中的应用二、矩阵基本知识及矩阵运算

小胡说人工智能·2023-11-26 12:36

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人？当你无法准确的熟悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。

三月七꧁ ꧂·2023-11-26 10:35

【深度学习笔记】04 概率论基础

04概率论基础概率论公理联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性期望和方差模拟投掷骰子的概率随投掷次数增加的变化概率论公理概率（probability）可以被认为是将集合映射到真实值的函数。

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理

文章目录人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性

一只大小菜·2023-11-25 14:50

（5）L1、L2正则化

和L2正则化的过程如图所示L1，L2正则化示意图从贝叶斯估计的角度看，正则化项目对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有比较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

【时间序列数据挖掘】ARIMA模型

ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估计，贝叶斯估计或者其他一些估计方法得到估计，所以是一个非常好用的工具

水w·2023-11-24 18:33

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

为什么要进行参数估计参数估计是统计学中的经典问题，常用的方法是最大似然估计和贝叶斯估计。为什么机器学习中，也会用到参数估计呢？我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。

于建民·2023-11-24 18:03

贝叶斯优化-硬币问题得最大似然估计(1/3)

1.最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建目标函数的方法，他的核心思想是根据观测到的结果来预测其中的未知参数。即已知样本为D最大似然估计通过最大化P(D|θ)来求解未知参数θ。最大似然估计-硬币问题的最大似然估计假设有不均匀的硬币，抛了6次，得到的结果如下D={正，反，反，正，正，正}，现在根据结果来估计θ（硬币抛出正面的概率）。首先需要最大化P(D|θ):P(D|θ)=P(正，反，反，正，

王路飞GoGoGo·2023-11-24 18:32

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？我们使用一个较为泛化的问题表示：考虑这样一个问题：总体X的概率密度函数为p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)，但该密度函数未知，我们只观测到一组样本(x1,x2,…,xn)\left(x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}\right)(x1,x2

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习基础-最大似然估计-贝叶斯模型

什么是参数？在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成y=mx+c的形式。在广告预测收入的例子中，x可以表示广告支出，y是产生的收入。m和

糖糖糖-豆·2023-11-24 18:27

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。

cloudless_sky·2023-11-24 18:56

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。

梵悟·2023-11-24 18:56

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）在深度学习那么火之前，许多算法，都会在inference阶段用到最大似然估计或者最大后验概率估计，这些都机器学习中最最最基本的东西，就像地基一样，虽然现在深度学习仍然用到这些知识

baidu_huihui·2023-11-24 18:25

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