入门好文：贝叶斯推断贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介 作为一个非统计专业的人，着实是被贝叶斯思想折磨了很久，常见的公式都能倒背如流，但依旧无法理解其精神内核。近日，有高人指点，自己再查了点资料，才对贝叶斯思想有所领悟。。。基本框架：前面总结了常见分布的概念，这里贝叶斯也不例外，都是概率论，概率研究的核心就是随机事件发生的概率。以后遇到统计时，要习惯“某事件发生概率”这种专业说法。
回归树也是一种决策树，不过它处理的数据标签不是属于分类的，也就是说它的标签是一个连续随机的值，比如说对一个城市的房价的预测，每个月的房价都是随机波动的值，不像分类任务，要将所有数据根据标签进行分类。重要参数、属性、接口criterion:回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种：1）输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE)，父节点和叶子节点之间的均方误差的差额
Bayesian Estimation补充：一个例子看懂最大后验（使用Hit or Miss代价函数的贝叶斯估计）和极大似然的区别小明今天没来上学，三个可能的Hypothesis（θ）：小明今天生病了 / 美国总统特朗普会见小明 / 地球遭受陨石撞击用极大似然（MLE）估计出来的θ_hat(对θ的估计)是“地球遭受陨石撞击”，因为Likelihood
算法三：朴素贝叶斯算法前两个算法都被要求做出一个艰难的决定，给出数据所属分类的明确答案，但往往因为分类特征统计不足，或者分类特征选择有误导致了错误的分类结果，哪怕是训练集也有可能出现不能正确分类的情形。这时，前两种方法都如同现实生活一样是用“少数服从多数”的办法来做出决策。正如帕斯卡指出的：“少数服从多数未必是因为多数人更正义，而是多数人更加强力”，所以为了保证“少数人的权利”，我们要求分类器给出
这一节主要讲多元线性回归模型一元线性回归讨论的是一个因变量与一个自变量的关系，但是在很多例子中，模型可能包含多个自变量。在一元线性回归模型中，我们希望一条直线来解释数据，而在多元线性回归模型中，我们希望找到一个维度为 m 的超平面。以 先生成数据（导入的库与第一节基本一样）np.random.seed(314)
N = 100
alpha_real = 2.5
beta_real = [0.9,
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2024-01-02 13:02:05
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目录专题一：贝叶斯模型的步骤专题二：积分嵌套拉普斯近似 专题三：INLA下的贝叶斯回归（一） 专题四：INLA下的贝叶斯回归（二）专题五：多层贝叶斯回归 专题六：生存分析 专题七：随机游走非参数模型 专题八：广义可加模型 专题九：极端数据的贝叶斯分析与其它更多资讯，关注公众号：Ai尚研修科研技术动态贝叶斯统计学是一门基本思想与
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2023-09-27 19:40:59
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⛄一、运行结果⛄二、贝叶斯网络及LSTM简介1 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。
# 学习使用R语言进行贝叶斯回归
## 一、引言
贝叶斯回归是一种通过贝叶斯理论对回归模型进行估计的方法。与传统的最小二乘回归不同，贝叶斯回归可以为模型提供不确定性度量，且能够灵活地纳入先验知识。本文将带领您一步一步实现R语言中的贝叶斯回归，适合刚入行的小白。
## 二、流程概述
在进行贝叶斯回归之前，我们需要了解整个过程。下面是实现流程的一个简要概述：
| 步骤 | 说明
# 贝叶斯回归在R语言中的应用
## 引言
贝叶斯回归是一种机器学习算法，可以用于预测问题。与传统的回归算法相比，贝叶斯回归可以更好地处理数据不完整或者噪声较多的情况。本文将介绍贝叶斯回归在R语言中的应用，包括数据准备、模型建立、模型训练和预测等步骤。
## 数据准备
首先，我们需要准备一组带有标签的数据，用于训练和测试贝叶斯回归模型。假设我们有一个数据集，其中包含两个特征变量X1和X2，以及
原创
2023-12-28 04:27:45
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R的Stan可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan，首先按照快速入门指南中的说明安装并运行所有内容。简单线性回归第一步是为Stan模型编写文件。这包含一个文件linreg.stan：data { int N; [N] x; vector[N] y; }
parameters { real alpha; real beta; real sigma; }
model
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2023-12-18 19:27:36
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贝叶斯线性模型是我最早对应用贝叶斯推断的关注点之一。在我们学习的过程中，最重要的部分也许就是将一个概念介绍给别人。本文是我介绍贝叶斯线性回归的一次尝试。我会对线性回归的频率派方法做一个简要的回顾，介绍贝叶斯解释（Bayesian interpretation），并查看将其应用于简单数据集的结果。回顾频率派线性回归线性回归的频率派视角可能是你所熟悉的、从学校学到的版本：模型假设反应变量（y，也称因变
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2023-11-27 19:44:46
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一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是很多情况这一假设是无法做到的，比如解决文本分类时，相邻词的关系、近义词的关系等等。彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到，同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1]。此时，更具普遍意义的贝叶斯网络在特征彼此不独立情况下，可进
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2023-11-23 21:46:41
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一，本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的学习笔记，在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时，总体思路是：在已知的先验知识(先验概率分布)的条件下，根据实际观察到的数据(现有的训练样本)尽可能最大化似然函数，然后，使用边界似然函数
library(NLP)
library(tm)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(e1071)
library(gmodels)
setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')
###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-
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2023-11-23 20:25:26
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朴素贝叶斯哈尔滨工程大学-537算法原理：代码实现：首先导入将会使用到的库：numpy、re、randomimport numpy as np
import re
import random定义一个text_parse函数，将文档进行分词(将整篇文档切分成单词)解析，得到长度大于2的词的列表。def text_parse(big_string):
list_of_tokens = re.s
贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《The Big Bang Theory》中都要秀一把。贝叶斯统计学即贝叶斯学派是一门基本思想与传统基于频率思想的统计学即频率学派完全不同的统计学方法，它在统计建模中具有灵活性和先进性特点，使其可以轻松应对复杂数据和模型结构。然而，很多初学者在面对
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2023-12-12 19:07:38
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目录1. 言论过滤器1.1 项目描述1.2 朴素贝叶斯 工作原理:1.2.1 词条向量1.3 开发流程：1.4 代码实现1.4.1 创建样本1.4.2 构建词汇表，用于建立词集向量1.4.3 构建词集向量1.4.4 构建训练函数：求解相关条件概率，先验概率1.4.5 分类测试函数：返回概率大的分类结果1.4.6 main()函数1.4.7 运行结果1.4.8 存在问题1.5 平滑处理：三模型之一
<span style="font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sans-serif; background-color: rgb(255, 255, 255);">
</span><span style="font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, sa
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2023-11-29 14:26:12
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用R进行朴素贝叶斯分类原理介绍应用领域基于贝叶斯定理的条件概率朴素贝叶斯算法Example: Filtering spam SMS messages ----Step 1: Exploring and preparing the data ----read the sms data into the sms data frameexamine the structure of the sms d
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2023-10-15 11:18:13
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基于R语言的贝叶斯网络模型实践技术应用贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。以开源的R语言为平台，通过理论和实践相结合的方法，系统介绍了贝叶斯网络结构学习，参数学习以及因果推断等全过程，对贝叶斯网络有较全面的了解，并能够用于科研和工作实践中。/// 【教 程】基于R语言
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2023-11-08 21:28:42
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