- 2024-11-20人工智能之机器学习基础——贝叶斯(Bayesian Methods)
贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一类基于贝叶斯定理的统计学习方法,广泛应用于分类问题。其核心思想是通过计算后验概率P(y∣x),将输入样本x 分类到具有最大后验概率的类别。1.贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的基本法则,用于描述条件概率的关系: 其中:P(y∣x):在已知x的情况
- 2024-10-31R语言贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析
原文链接:https://tecdat.cn/?p=38077原文出处:拓端数据部落公众号本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用,以房价数据为例,详细阐述了如何利用R帮助客户进行模型拟合、分析及结果解读,展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。一、贝叶斯分层模型概述贝
- 2023-07-27概率图模型(PGM):贝叶斯网(Bayesian network)初探
概率图模型(PGM):贝叶斯网(Bayesiannetwork)初探1.从贝叶斯方法(思想)说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世
- 2023-07-17算法_贝叶斯网络学习_bayesian networks
基本概念条件概率联合概率边缘概率链式法则随机变量的独立性条件独立性贝叶斯规则、贝叶斯概率推理和贝叶斯网络模型。stochastic,主要用作形容词,主要意思为“随机的;猜测的”R语言包R语言用lme4多层次(混合效应)广义线性模型(GLM),逻辑回归分析lme4广义线性混合模型
- 2023-06-02MAP 最大后验——利用经验数据获得对未观测量的点态估计
Map(最大后验)在贝叶斯统计学中,最大后验(MaximumAPosteriori,MAP)估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最大似然估计(MaximumLikelihood,ML)方法相近,不同的是它扩充了优化的目标函数,其中融合了预估计量的先验分布信息,所以最大后验估计可以看作是正则化(regularize
- 2023-05-17bayesian优化demo运行
bayesian优化demo运行参考链接:贝叶斯优化准备工作在所使用的python版本下,应有一个bayes_opt目录如下:如果没有这个目录,可以用pipinstallbayesian-optimization命令下载demo代码新建一个python文件basic_bayesian.py,其中代码如下:defblack_box_function(x,y):"""Fun
- 2023-03-05带加权的贝叶斯自举法 Weighted Bayesian Bootstrap
在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap,今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法(Bayesianbootstrap)是一种统计学方法,用于在缺乏
- 2022-11-13PHD和CPHD是最优或次最优滤波器?
问:PHD和CPHD是最优或次最优滤波器?答:PHD是最优滤波器。Thistypeofapproachallowstheproblemofestimatingmultipletargetsinclutteranduncertainassociatio
- 2022-10-31机器学习 之 朴素贝叶斯(Naive Bayesian Model)文本算法的精确率
目录0、推荐1、背景2、效果图3、本次实验整体流程4、源代码6、知识点普及6.1朴素贝叶斯优点6.2朴素贝叶斯
- 2022-08-16贝叶斯自举法Bayesian Bootstrap
“自举”(翻译自bootstrap)这个词汇在多个领域可能见到,它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来,这当然是不可能的,在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的