这本开源书从实践角度初步入门概率编程。值得学习的有： 1.大佬优秀的可视化技巧 2.TFP包基础 3.概率编程和贝叶斯思想书包含使用不同框架的版本，这里用TFP的版本https://github.com/CamDavidsonPilon/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers一些util函数此段作者定义了一些实用的函数并
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2024-08-16 09:45:42
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鱼羊 量子位 酝酿了3年多，IPython 8.0终于来了。现在，用上最新版本，你不仅能在命令行里使用Black重新格式化代码，还能获得更好的自动代码补全和Debug体验。更多详情，咱们接着往下看。优化报错在8.0版本之前，如果代码出错，IPython的错误回溯会显示一个哈希值，用于编译Python AST，就像这样：而现在，错误回溯已经正确格式化，能够显示出bug所在的具体单元格编号。另外，IP
贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理
原创
2023-11-07 12:07:56
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cs188Inference in Bayes Nets贝叶斯网络的推理Question1（3 points）：Bayes Net StructureQuestion2（1 points）：Bayes Net ProbabilitiesQuestion 3（5 points）：Join FactorsQuestion4（4 points）：EliminateQuestion5（4 points）
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2024-09-06 08:31:06
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/34079183二分类问题的结果有四种：预测是positive-1和negative-0，true和false描述本次预测的对错。True Positive, TP：预测为1，且实际为1，即预测正确；False Positive, FP：预测为1，而实际为0，即预测错误；False Negative，FN：预测为0，而实际为1，即预测错误；
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2024-05-13 11:33:58
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对于一个n随机变量的联合分布，一般需要2**n-1个参数来表示这个分布。但是，我们可以通过随机变量之间的独立性，减少参数的个数。 naive Beyes model: Bayesian Networks: 有向无环图（directed acyclic graph, DAG） I-MAP:就是一个图G
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2022-07-16 00:25:14
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概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探
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2023-07-27 23:18:46
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文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood
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2018-04-09 10:19:00
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2022-07-16 00:20:06
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贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。这些算法主要利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。由于贝叶斯定理的成立本身需要一个很强的条件独立性假设前提，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因而其分类准确性就会下降。为此就出现了许多降低独立性假设的贝叶斯分类算
本文的要点如下：简单介绍贝叶斯统计学的历史背景 什么是统计推断 Bayesian和frequentist的主要区别 先验分布和后验分布历史背景1763年，也就是英国学者Bayes去世后两年，他的一篇传世遗作发表了，其中提出了Bayes公式。Bayes公式从形式上看，它只不过是条件概率定义的一个简单的推论 ，这个“简单的公式”为什么会导致统计学中一个学派的崛起。这是因为贝叶斯在文章中点明了一种全新的
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2024-04-25 10:36:15
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LBP特征LBP特征呢网上比较多，就不多说了，就是邻域像素和中心点像素比较，二值化后排列成8位，将这8位组合成一个unsigned char变量，就是该中心点处的LBP特征，对每个点执行该运算，则形成一幅LBP图。LBP等价模式由于LBP取值范围是【0–255】，特征太多，所以抽取其中的等价模式，一共59个。抽取方式就是循环一圈，计算跳变次数，按跳变次数将LPB特征分为两类：1、跳变次数不超过2次
Paper : Dual Path Networks Code : official摘要作者首先将ResNeXt和DenseNet使用HORNN的框架统一起来，说明了两个符合直觉的结论ResNeXt模型具有较高的特征复用性DenseNet模型可以更好的探索新特征 接着，尝试使用直接将两个网络合并成一个网络，并说明在准确率良好的情况下，相比ResNeXt和DenseNet，计算力和模型规模更小。个人
BN总结1、一种分类的简单方法 计算效率高 构建简单2、在有很多弱相关features的领域会出奇的有效3、很强的独立性假设，如果features之间是强相关的，性能会降低DBN总结：1、DBNs能紧凑的表现出 任意时间轨迹长度的结构化的分布。2、DBNs有很多假设，这些假设要求有合适的模型(重)设计。 Markov 假设 时间不变性Time invariance
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2013-06-06 10:54:00
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# Bayesian Belief Network Toolbox (BBNT)是什么？
## 简介
Bayesian Belief Network Toolbox (BBNT)是一个用于构建和分析贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Network，BBN）的工具箱。贝叶斯信念网络是一种用于建模不确定性和推理的图形化模型。它可以用来描述变量之间的依赖关系，并通过推理来计算给定一组观测
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2023-07-08 10:30:29
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Computational Methods in Bayesian AnalysisComputational Methods in Bayesian Analysis【Markov chain Monte Carlo】【Gibbs Sampling】【The Metropolis-Hastings...
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2015-06-27 18:45:00
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Given a set of observed data, two clusters generated by GMM of two components, we need toe the observed data's appearance or empiric
原创
2023-06-29 10:03:40
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见PRMLgiven a data sample, 我们要求其分布，如果是parametric的Bayesian，我们会
原创
2023-06-29 10:05:55
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本体所使用的SWRL只是规则语言的一种。 2.2 规则的定义和访问 过去大部分的规则引擎开发并没有规范化，有其自有的API，这使得其与外部程序交互集成不够灵活。转而使用另外一种产品时往往意味需要重写应用程序逻辑和 API调用，代价较大。规则引擎工业中标准的缺乏成为令人关注的重要方面。2003年11月定稿并于2004年8月最终发布的JSR 94（Java规则引擎API）使得Java规则引擎的实现得
听同事讲 Bayesian statistics: Part 1 - Bayesian vs. Frequentist某一天与同事下班一同做地铁，刚到地铁站，同事遇到一熟人正从地铁站出来。俩人见面都特别高兴，聊了许久。过后我问她这人是谁，她说是她的朋友，伯克利的教授Michael Jordan...
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2015-06-23 19:17:00
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