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贝叶斯机器学习
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贝叶斯机器学习
概率聚类–高斯混合模型
继续我们关于数据的概率聚类的讨论,在此我们不再讨论
贝叶斯推理系列的第4部分。正如我们在第5部分中看到的期望-最大化算法的建模理论,是时候实施它了。
所以,让我们开始 ...
2020-9-15 20:44 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
贝叶斯机器学习(第8部分)
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贝叶斯机器学习(第8部分)
贝叶斯机器学习(第8部分)
平均场近似
您是否曾问过一个问题,为什么我们需要计算确切的后验分布?
要了解上述问题的答案,让我们转到-
回到基础!
为了理解上述问题的答案,我希望 ...
2020-8-10 18:47 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
贝叶斯机器学习
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贝叶斯机器学习
贝叶斯线性回归方法
既然我们已经了解了贝叶法则,我们将继续前进并尝试使用它来分析线性回归模型。首先,让我们首先在数学上定义线性回归模型。
Y j = ∑ i w j * X ij
其中,i是数据X的维数 ...
2020-11-12 20:57 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
贝叶斯机器学习
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贝叶斯机器学习
贝叶斯线性回归
现在我们已经了解了贝叶法则,我们将继续尝试使用贝叶法则来分析线性回归模型。首先,让我们首先在数学上定义线性回归模型。
Y j = ∑ i w j * X ij
其中,i是数据X的维数。j表 ...
2020-9-24 19:58 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
贝叶斯机器学习
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贝叶斯机器学习
介绍
在上一篇文章中,我们了解了潜在变量在
贝叶斯建模中的重要性。现在从这篇文章开始,我们将看到
贝叶斯算法在起作用。我们将遍历
机器学习的各个方面,并了解
贝叶斯方法将如何帮助我们设计解决方 ...
2020-9-16 20:21 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
贝叶斯机器学习
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贝叶斯机器学习
期望最大化:一个解决的例子
我在以前的文章中介绍了EM算法的理论部分。以下链接供参考:
第4部分,第5 部分,第6部分
在先前的文章中,我已经解释了EM算法的完整派生,在这篇文章中,我们以一个 ...
2020-9-14 17:42 - 时光永痕 - 数据分析与数据挖掘
python机器学习API介绍9: 高斯贝叶斯分类器(GaussianNB)
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AIU人工智能学院:数据科学、人工智能从业者的在线大学。[/backcolor][/backcolor][/backcolor][/backcolor]数据科学(Python/R/Julia)数据分析、
机器学习、深度学习[/backcolor][/backcolor][/backcolor]GaussianN ...
2019-12-2 10:49 - 时光人 - python论坛
贝叶斯推断和机器学习 教材和随书code
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David Barber 写的 Bayesian Reasoning and Machine Learning
并且附带完整版code。
有需要的请下载。
如果您给我一样,穷的叮当响,没钱买但是又很需要,请留下您的邮箱,我会发给您。
2015-1-28 19:01 - calyx2009 - Forum
PHM中基于贝叶斯方法的机器学习
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摘要:随着大型系统复杂度的不断增加,其面临的可靠性、可用性、可负担性以及维修保障等问题日益突出。本文通过介绍PHM与
机器学习的相关概念,阐述了
机器学习对于预兆与健康管理(PHM)的作用,并主要对以
贝叶斯方法为代 ...
2017-9-17 04:00 - a智多星 - 人工智能论文版
机器学习中的贝叶斯网络及其推理分析
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摘要:
机器学习作为当今国内外研究的热点在智能系统中得到了重视和运用,
贝叶斯是
机器学习的核心方法之一,以
贝叶斯理论作为中心的
贝叶斯网络必将应用延伸到各个问题领域,本文介绍了
贝叶斯网络的概念及其学习推理过程, ...
2017-9-16 13:20 - DL-er - 人工智能论文版
贝叶斯机器学习前沿进展综述
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摘要:随着大数据的快速发展,以概率统计为基础的
机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注,并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用,其中
贝叶斯方法在过去20多年也得到了快速发展,成为非常 ...
2017-9-15 14:00 - DL-er - 人工智能论文版