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贝叶斯模型讲义-ppt4 个回复 - 1402 次查看 一、学习问题的原理：令随机变量V表示资产价值，每个交易者对此都有一个先验概率，我们将这一先验概率看作是V=x的概率。然后交易者会观察到一些数据（例如一笔交易），并且在这些数据的基础上计算事件V=x发生的条件概 ...2018-5-2 17:35 - daka123 - 现金交易版
在matlab里求贝叶斯概率
3 个回复 - 4663 次查看 请问一下，求后验概率是直接根据概率密度函数来求而不是分布函数来求的是吗？ 假设符合正态分布，图中小写的p是指用正态分布密度函数直接求解吗？还是说要用分布函数来求概率p呢。 比如假设一个服从标准正态分布： ...2012-6-7 17:08 - jinziyatoo - MATLAB等数学软件专版
3 个回复 - 4663 次查看 请问一下，求后验概率是直接根据概率密度函数来求而不是分布函数来求的是吗？ 假设符合正态分布，图中小写的p是指用正态分布密度函数直接求解吗？还是说要用分布函数来求概率p呢。 比如假设一个服从标准正态分布： ...2012-6-7 17:08 - jinziyatoo - MATLAB等数学软件专版
基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法
1 个回复 - 1342 次查看 摘要：贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性，常用于个性化推荐系统，但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响。提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF（generalized Gau ...2017-9-29 03:20 - a智多星 - 人工智能论文版
1 个回复 - 1342 次查看 摘要：贝叶斯概率矩阵分解方法因较高的预测准确度和良好的可扩展性，常用于个性化推荐系统，但其推荐精度会受初始评分矩阵稀疏特性的影响。提出一种基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法GBPMF（generalized Gau ...2017-9-29 03:20 - a智多星 - 人工智能论文版
用稀疏贝叶斯概率模型做文本分类
0 个回复 - 501 次查看 摘要：如今，当处理大量数据集的协变量时，相比小样本量的一个常见问题是：估计与每个协变量相关联的参数。当协变量的数量远远超过样本的数量，参数估计变得非常困难。在这项研究中，我们开发了一个稀疏的Probit贝叶 ...2018-1-1 18:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
0 个回复 - 501 次查看 摘要：如今，当处理大量数据集的协变量时，相比小样本量的一个常见问题是：估计与每个协变量相关联的参数。当协变量的数量远远超过样本的数量，参数估计变得非常困难。在这项研究中，我们开发了一个稀疏的Probit贝叶 ...2018-1-1 18:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
关于贝叶斯概率一点不懂的地方
0 个回复 - 922 次查看 首先为什么sita作为一个概率为什么被写在了概率密度函数里？然后后面由全概率推导的公式，为什么积分项的第一部分直接就变成sita了2015-3-26 11:31 - 晨光sun - 计量经济学与统计软件
0 个回复 - 922 次查看 首先为什么sita作为一个概率为什么被写在了概率密度函数里？然后后面由全概率推导的公式，为什么积分项的第一部分直接就变成sita了2015-3-26 11:31 - 晨光sun - 计量经济学与统计软件
遭高中生敲诈的北大教授的 真实姓名：来自贝叶斯概率的推断
20 个回复 - 3673 次查看 北大教授王学明的真实身份是王铭铭 人肉搜索结果如下： 1. 王铭铭，王学明，报中化名与真名基本一致； 2. 两人是2009年元旦相识，彼时小丽年龄20岁，两者相差26岁，王学明的年龄也就是46岁，所以王学明应该是1962 ...2011-8-23 10:48 - pingpangqiu - 跨学科讨论区
20 个回复 - 3673 次查看 北大教授王学明的真实身份是王铭铭 人肉搜索结果如下： 1. 王铭铭，王学明，报中化名与真名基本一致； 2. 两人是2009年元旦相识，彼时小丽年龄20岁，两者相差26岁，王学明的年龄也就是46岁，所以王学明应该是1962 ...2011-8-23 10:48 - pingpangqiu - 跨学科讨论区
