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
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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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
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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## Java NLP推理实现
自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，旨在理解、分析和生成自然语言文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Java实现基本的NLP推理，并通过示例代码来展示实现过程。
### 1. NLP推理的基本概念
NLP推理是指从已知信息中推导出新的信息。比如，给定一个句子，我们可以基于句子中的关系推导出一些隐含的联系。对于Java开发者来说，
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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朴素贝叶斯法简述朴素贝叶斯法是一种分类方法，不论是二分类或多分类均适用.它的基本假定是输入数据的各个特征之间具有条件独立性，这就是称之为“朴素”的原因，然后应用贝叶斯定理，学习出数据的特征和类标签之间的联合概率分布，最后把后验概率最大的结果作为类标签.虽然朴素贝叶斯法应用在分类问题中具有简单且易于实现的特点，但是由于它假设了输入特征之间具有条件独立性，所以有时候可能分类的效果并不是很好.朴素贝叶斯
# Python实现Bayesian网络
贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示不确定性知识的图形模型，广泛应用于统计推断和机器学习领域。它通过有向无环图（DAG）表示变量之间的条件依赖关系。本文将介绍如何使用Python中的`pgmpy`库来直接实现贝叶斯网络，并提供一些代码示例。
## 安装pgmpy库
在开始之前，请确保你已经安装了`pgmpy`库。如果没有安装，
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原创
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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本文要点Java SE 10（2018 年 3 月）引入了局部变量的类型推断，这是最近 Java 最常被要求的特性之一。类型推断是静态类型语言使用的一种技术，编译器可以根据上下文推断出变量的类型。Java 中的类型推断是局部的；收集和约束作用域被限制在程序的一个狭小部分，比如单个表达式或语句。Java 库团队的 Stuart Marks 已经编辑了一份有用的样式风格指南和 FAQ ，以
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2023-09-27 22:02:59
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简介java是强类型的编程语言，每个java中使用到的变量都需要定义它的类型，否则会编译失败。强类型语言的好处就是可以尽可能的在编译期间就发现代码中可能出现的问题，从而减少在运行时出现问题的可能性。相对的，强类型语言的缺点就是不那么的灵活多变，写起来比较冗余。JDK8之前，java是不支持类型推断的，在JDK8中，引入了lambda表达式，从此类型推断产生了。本文将会讲解类型推断在lambda表达
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2023-10-17 21:22:24
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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
文章目录前言一、Bagging的主要思想二、相关代码1.随机抽取采样集2.生成各个采样集的贝叶斯概率表3.对每个基分类器进行结果预测并集成效果 前言集成学习（Ensemble Learning）是指用一系列分类\回归器共同对一个问题进行分类或回归的学习方法。其中，如果分类器都是同一类型的，比如都是决策树，那么这样的分类器称为同质分类器；反之如果分类器是不同类型的，那么就是异质分类器。常见的集成学
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2023-10-20 16:37:05
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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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5.1 演绎推理5.1.1 演绎推理的步骤演绎推理：你们通常将演绎推理解释为三段论，即由一个大前提和一个小前提推导出一个结论的论述形式。演绎推理的过程可以概括为以下3步：阐述世界上已存在的某种情况。阐述世界上同时存在的相关情况。如果第二则表述是针对的第一则表述的主语或谓语，那么就说明这两则表述是相关的。说明这两种情况同时存在时隐含的意义。演绎推理也可以呈现为以下三步：出现的问题或存在的现象。产生问
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2023-10-24 10:52:38
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