概述概率在现代机器学习模型中起着重要的作用。然而我们会发现，使用概率分布的图形表示进行分析很有好处。这种概率分布的图形表示被称为概率图模型（probabilistic graphical models）。概率模型的这种图形表示有如下性质：它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，可以用于设计新的模型。通过观察图形，我们可以更深刻地认识模型的性质，如条件独立性。在复杂模型中，复杂的计算可以表示
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2023-10-15 08:55:19
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这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2023-10-28 17:02:17
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1.1.9. 贝叶斯回归
可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值
可以通过在模型的超参数上引入 uninformative priors
`Ridge Regression`_ 中 使用的正则化项等价于在一个参数为 且精度为 的高斯先验下寻找 一个最大的后验的解。而且并不是手动设置 lam
# 贝叶斯回归预测的简要介绍及Python示例
在统计学和机器学习领域，贝叶斯回归作为一种常见的回归方法，越来越受到研究者和应用者的关注。与传统的线性回归不同，贝叶斯回归不仅仅提供了对目标变量的点估计，还为每个预测值提供了一个概率分布，这在处理不确定性时显得尤为重要。本文将简要介绍贝叶斯回归的原理，并提供一个Python示例，包括制作饼状图和甘特图的部分。
## 贝叶斯回归的基本原理
贝叶斯
逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂分布(增长分布)：F(X) = P(X<=x) = 1/(1+e^(-(X-u)/γ)) 该分布曲线以（u，1/2）作为中心对称点sigmod函数（亦称作Logistic函数） 作用：将一个实数映射到（0，1）区间 函数表达：s(X) = 1/(1+e^(-x)); 性质：当X趋近正无穷时，取值为1；当X趋近于负无穷时，取值为0； sigmod函数被用作激活函数： 什么是
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2024-10-16 11:35:11
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根据模型的数学原理进行简单的代码自我复现以及使用测试，仅作自我学习用。模型原理此处不作过多赘述，仅罗列自己将要使用到的部分公式。如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。代码有很大一部分参考了利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）进行贝叶斯线性回归和非线性回归的python代码（不调包）_贝叶斯非线性回归的内容，因此本文仅做自我学习的一个笔记。贝叶斯派视角MCMC采样class MCMC_gau
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2024-05-21 13:08:07
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mlapp看到了第七章，跳了第六章没看，第七章主要是讲线性回归的，前面首先是最朴素的线性回归，接着是ridge线性回归(其实就是带惩罚参数的回归)，然后就是本文要总结的贝叶斯线性回归。把prml和mlapp综合起来看了，效果还不错，有些东西互有详略，可以互做补充。1.引入
贝叶斯线性回归的引入主要是在最大似然估计
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2024-04-28 09:40:23
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贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系。贝叶斯原本是个神父，他为了证明上帝的存在而发明了著名的贝叶斯公式。然而他本人并不知道他所发明的公式及其背后的思想对当今社会产生重大变革，最典型的的莫过于当今炙手可热的“人工智能+”时代下，是人工智能的分支：机器学习，所必备的方法之一。上图就是著名的贝叶斯公式，估计很
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2023-10-07 15:44:45
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1、分类和回归①回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度） 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可
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2024-03-15 08:37:25
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贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)，
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2024-01-25 20:39:22
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一 综述 由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。二.两者的不同点1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归属于判别式模型，而朴素贝叶斯属于生成式模型。具体来说，两者的目标虽然都是最大化后验概率，但是逻辑回归是直接对后验概率P
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2024-06-14 10:10:29
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代码地址：https://github.com/ChengJiacheng/bayesian-analysis/blob/master/LR.py线性回归是统计学习中的常见问题，即求解线性模型y=α+βx中的参数α、β。通常的做法是最小二乘法（最小均方误差法），将参数估计问题（the problem of estimating α and β）转化成了一个最优化问题（an optimization
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2023-11-15 15:21:01
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一、贝叶斯定理机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果）进行建模，然后通过下面的公式得到P（结果|特征），贝叶斯就是通过这种方法来解决问题。当然贝叶斯的本质公式
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2024-01-08 15:18:45
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什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。注：P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。注：P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。该公
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2024-05-02 13:58:25
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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。
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2024-01-15 01:07:13
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贝叶斯回归是一种统计方法，它利用贝叶斯定理来更新对回归参数的估计。这种方法不仅考虑了数据的不确定性，还考虑了模型参数的不确定性，为预测提供了一个更加全面的框架。在本文中，我们将深入探讨贝叶斯回归的基本概念、如何实现它以及它与传统回归方法之间的区别。贝叶斯回归的基本原理贝叶斯回归基于贝叶斯定理，这是一种计算条件概率的方法。在回归分析的背景下，条件概率用于表示在给定数据D的情况下，模型参数θ的概率。贝
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2024-07-08 10:14:21
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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
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2024-07-08 10:10:12
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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)。
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2024-08-08 10:29:51
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数据集 其中 数据矩阵为：(这样可以保证每一行为一个数据点) 拟合函数我们假设为： 预测值 其中 是一个 Guassian Noise 并且 并且， 1 背景1.1 最小二乘估计(Least Square Estimation)这实际上就是一个利用数据点的极大似然估计 (MLE)，并且有一个默认的隐含条件，也就是噪声 符合 Gaussian Distribution。我们的目标是通过
在我们的生活中有很多事情可以追溯其因果关系。而在一定的条件下，我们可以根据贝叶斯公式由果去追溯它的因。贝叶斯公式在生活中的应用主要有疾病诊断，企业的资质评判，诉讼，市场预测，邮件过滤等方面。贝叶斯公式的推断是一种统计学的方法，可以用来估计统计量的发生概率的作用。本文举了两个例子，探讨了我们在生活对事件的判断的可靠性，从而使我们更加的知道我们平时一些概率问题要怎样去理性的判断与推测。那么什么是贝叶斯
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2024-01-04 09:59:56
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