Bayes

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

基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期神经网络的回归预测，BO-BiLS
机器学习之心·2023-10-26 03:50

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

基于贝叶斯(bayes)优化长短期神经网络的回归预测，BO-LSTM/Bayes-LSTM回归预
机器学习之心·2023-10-25 01:26

【Bayes-LSTM预测】基于贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络的数据分类预测研究（Matlab代码实现）

基于贝叶斯优化算法优化长短期记忆网络（Bayes-LSTM）的数据分类预测研究，可以提高模型的性能
长安程序猿·2023-10-24 00:46

朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）

朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesClassifier）是一类基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。它是一种有监督学习算法，常用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等问题。朴素贝叶斯分类器假设特征之间相互独立（条件独立性假设），这是“朴素”（Naive）之处，因为在现实情况中，特征之间可能存在相关性。朴素贝叶斯分类器的基本原理如下：假设我们有一个待分类的样本x和一组特征（或属性）f1,f2,…,fn
亿星海·2023-10-23 00:55

回归预测 | MATLAB实现BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元多输入单输出回归预测

基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的回归预测，BO-GRU/Bayes-GRU回归预测预测模型。1.优化参数为：学
机器学习之心·2023-10-21 19:58

回归预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入单输出回归预测

基于贝叶斯(bayes)优化双向门控循环单元的回归预测，BO-BiGRU/Bayes
机器学习之心·2023-10-21 19:58

高斯朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），
niartnelis·2023-10-18 11:48

一起来爬聚类树！

很好奇但是一直没时间学，但是昨天被问到一个关于Bayes建树的问题，于是我想试试。这次先简单介绍下贝叶斯方法，从难入易循序渐进聚类树什么用？
刘小泽·2023-10-16 11:16

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

1.联合概率2.条件概率3.相互独立4.贝叶斯公式5.API：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0）朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设
闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

Apriori、ID3、Naive_Bayes等（数据挖掘）

Apriori算法线性回归UCI分类KNN决策树Naive_BayesK-Means图像分割Apriori算法流程源代码#coding=utf-8defload_data_set():"""一个项目集合的列表表示买的东西"""data_set=[['i1','i2','i5'],['i2','i4'],['i2','i3'],['i1','i2','i4'],['i1','i3'],['i2','
小火伴·2023-10-12 16:16

朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率，比较容易理解，比如我们已经知道袋子里面有N个球，不是黑球就是白球，其中M个是黑球，那么把手伸进去摸一个球，就能知道摸出黑球的概率是多少=>这种情况往往是上帝视角，即了解了事情的全貌再做判断逆向概率，贝叶斯则从实际场景出发，提了一个问
Sara_d94e·2023-10-12 07:12

理解 Bayes optimal error 贝叶斯最优误差

最近学习ML项目构建的时候涉及到“极限模型”的问题，其中谈到贝叶斯最优误差即系统所能达到的最低误差，那么贝叶斯误差是什么呢？在看过一些资料后，以下是我的总结以及一些个人想法：贝叶斯最优误差是已知真实分布前提下的最优误差这里可能产生的疑问：既然已知了真实的分布，那么为什么会有误差呢？需要注意的，贝叶斯最优误差针对的是“分类问题”，即给出确切的类别而并非给出一个分布。事实上，如果我们需要给出的是一个分
PinkGranite·2023-10-10 08:12

使用spark 训练机器学习大数据量情况下模型-native bayes

引言机器学习模型，如nb,svm,xgboost,gdbt,crf等，是进行分类，排序，回归的常用工具。目前，有许多机器学习的工具性platform，如sklearn等，提供一系列训练和预测模型的工具，适当的运用好工具，不仅可以提高工作效率，模型的train和predict的实战训练，也可以帮助更好的理解机器学习模型的原理。今天介绍笔者使用spark的platform进行nativebayes的训
小小兰哈哈·2023-10-09 23:27

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例
niartnelis·2023-10-09 14:59

稀疏贝叶斯（Sparse Bayesian Learning）

贝叶斯（Bayes）是指18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）的姓氏，他提出了贝叶斯定理，这是一种用于更新概率估计的数学方法。
BiGmowang·2023-10-03 04:55

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。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。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

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

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。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。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化随机森林回归模型(RandomForestRegressor算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。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。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:46

Python实现贝叶斯优化器(Bayes_opt)优化BP神经网络分类模型(BP神经网络分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。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。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-09-26 09:45

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

PT@全概率公式和贝叶斯公式@后验概率和信念度量

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例Morethantworandomvariables(多维随机变量下的链式乘法法则)Exampleabstract全概率公式和bayes
xuchaoxin1375·2023-09-22 17:26

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

上升到人生法则的贝叶斯理论

贝叶斯定理（Bayes'theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。
·2023-09-21 12:11

#成为 SQL 大师#groupby 中不能有聚合函数

背景selectt1.p_date,t1.member_id,top3_domains,CASEWHENlabel_code='realtime'THENCOLLECT_SET(bayes_first)
神经森森是我鸭·2023-09-21 05:27

蒙特卡洛方法的数学基础-1

蒙特卡洛方法的数学基础-1概率论Bayes公式常用分布BinominalDistributionPoissonDistributionGaussianDistributionExponentialDistributionUniformDistribution
River Chandler·2023-09-20 11:40

多维时序预测 | Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多维时序预测|Matlab基于贝叶斯算法(bayes)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)多变量时间序列预测评价指标包括:MAE、
前程算法屋·2023-09-19 22:11

时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络时间序列预测

贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络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基于贝叶斯优化卷积双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM)时间序列预测，BO-CNN-BiLSTM/Bayes-CNN-BiLSTM
机器学习之心·2023-09-17 03:19

时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测

基于贝叶斯(bayes)优化双向门控循环单元的时间序列预测，BO-BiGRU/Bayes-BiGRU时间序列
机器学习之心·2023-09-16 14:26

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集（查看文末了解数据免费获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
拓端研究室TRL·2023-09-15 07:13

BPR算法详解

这里为大家介绍一种“基于贝叶斯后验优化的个性化排序算法”：Bayes
perfect Yang·2023-09-11 21:26

贝叶斯下女神/男神理不理你？

O、前言今着五六点共读《思考，快与慢》时认识了贝叶斯，初始了贝叶斯定理（Bayes'theorem)。于是找各方资料，饶有兴趣学习了起来，颇有意思！是不是想问贝叶斯是谁？和我的女神/男神又有什么关系？
Luella_Lin·2023-09-11 10:02

概率论与数理统计学习笔记——day4

目录一.条件概率的定义二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式一.条件概率的定义2.条件概率的基本性质3.条件概率的其它性质：二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式
悠哉的zju·2023-09-09 02:17

Bayes公式

什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。
肖潇不吃洋芋·2023-09-01 08:09

机器学习和数据挖掘02-Gaussian Naive Bayes

概念贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率中的基本定理，描述了如何根据更多证据或信息更新假设的概率。在分类的上下文中，它用于计算给定特征集的类别的后验概率。特征独立性假设：高斯朴素贝叶斯中的“朴素”假设是，给定类别标签，特征之间是相互独立的。这个简化假设在现实场景中通常并不完全准确，但它简化了计算过程，在实践中仍然可以表现良好。高斯分布：高斯朴素贝叶斯假设每个类别中的连续特征遵循高斯（正态）分布。这意味着在
丰。。·2023-08-31 20:01

006|贝叶斯法则在投资中的思考应用

参考资料：https://github.com/lixianmin/cloud/blob/master/writer/R/bayes.mdP(A)：EOS具有价值投资（成长率）的概率P(B)：EOS市场下跌的概率
Legend_Ning·2023-08-30 08:15

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
梨子串桃子_·2023-08-17 08:44

机器学习基础（六）

贝叶斯定理（英语：Bayes'theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
不务正业的猿·2023-08-14 05:42

基于概率神经网络的变压器故障诊断

1.案例背景1.1PNN概述概率神经网络(probabilisticneuralnetworks.PNN)是D.F.Specht博士在1989年首先提出的,是一种基于Bayes分类规则与Parzen窗的概率密度函数估计方法发展而来的并行算法
配电网和matlab·2023-08-13 15:49

sklearn学习笔记——朴素贝叶斯

朴素bayes方法是一组基于bayes定理的有监督学习算法，在给定类变量值的情况下，每对特征之间条件独立的朴素假设。
龙鹰图腾223·2023-08-12 03:26

机器学习实战 朴素贝叶斯

使用高斯bayes对Iris数据集进行分类importnumpyasnpimportpandasaspdimportrandomdataSet=pd.read_csv('iris.txt',hea
Helen980416·2023-08-10 08:48

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

基于贝叶斯(bayes)优化门控循环单元的时间序列预测，BO-GRU/Bayes-GRU时间序列预测模型。1.优化参数为：学习率，隐
机器学习之心·2023-08-09 05:09

时序预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期记忆神经网络时间序列预测

基于贝叶斯(bayes)优化双向长短期记忆神经网络的时间序列预测，BO-BiLSTM
机器学习之心·2023-08-08 11:41

时序预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期记忆神经网络时间序列预测

基于贝叶斯(bayes)优化长短期记忆神经网络的时间序列预测，BO-LSTM/Bayes-LSTM时间序列预
机器学习之心·2023-08-08 10:22

全概率公式和贝叶斯公式

二、贝叶斯公式定理：设试验的样本空间为为的事件，为的一个划分，且，则上式称为贝叶斯(Bayes)公式。三、独立性两个事件的独立性定义：设是任意两个事件，若则称事件，简称。说明：。
隐形的猫·2023-08-07 20:53

机器学习之朴素贝叶斯（Naive Bayes）

1朴素贝叶斯算法介绍朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier或NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率，是应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。虽然这个简化方式在一定程度上降低了贝叶斯分类算法的分类效
智慧医疗探索者·2023-08-03 02:32

使用贝叶斯算法完成文档分类问题

贝叶斯原理贝叶斯原理（Bayes'theorem）是一种用于计算条件概率的数学公式。它是以18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）的名字命名的。
taoli-qiao·2023-07-29 05:53

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

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。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。贝叶斯优化器目标函数的输入必须是具体的超参数，而不能是整个超参数空间，更不能是数据
胖哥真不错·2023-07-25 22:21

数据分享|R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=23061这个数据集（查看文末了解数据免费获取方式）可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标"字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。数据集信息：目标:主要目的是预测给定的人是否有心脏病，借助于几个因素，如年龄、胆固醇水平、胸痛类型等。我们在这个问题上
拓端研究室TRL·2023-07-24 17:03

机器学习朴素贝叶斯笔记

首先，我们需要了解几个重要的概念：贝叶斯定理（Bayes'theorem）：贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，用于计算在已知一些先验条件的情况下，某个事件的后验概率。
Aresiii·2023-07-14 09:53

29基于贝叶斯（Bayes）判别的机场航班延误因素分析(附matlab程序)

1.简述学习目标：基于贝叶斯判别的机场航班延误因素分析利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对训练样本进行判别并利用贝叶斯预测误差统计中国民航业近年来快速发展,航班量增多,航班密度逐步加大,许多资源配置的矛盾也日益凸显出来.机场大面积航班延误难以避免.针对上述问题,在航班延误波及分析的基础上,建立机场航班延误的贝叶斯网络分析模型.通过机场航班数据网络学习和测试,得到了不同因素对机场航班
素馨堂·2023-06-23 23:29
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