#NeurIPS #今天分享的是NeurIPS 2021的一篇论文《神经成像时空回归模型的有效分层贝叶斯推理》原文链接：https://arxiv.org/abs/2111.01692摘要神经影像学及其他领域的一些问题需要对多任务稀疏层次回归模型的参数进行推断，例如M/EEG逆问题、基于任务的功能磁共振成像分析的神经编码模型、气候科学。在这些领域中，需要推断的模型参数和测量噪声都可能表现出复杂的时
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2024-07-08 10:12:02
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介绍首先我们需要搞清楚条件概率和联合概率的意思，可以通过下图进行描述： 我们在通过一个图来讲解条件概率的意义： &
1 概念:层次贝叶斯模型是具有结构化层次的统计模型，它可以用来为复杂的统计问题建立层次模型从而避免参数过多导致的过拟合问题。通过贝叶斯方法来估计后验分布的参数。2 推断过程：我们对层次贝叶斯推断的策略与一般的多参数问题一样，但由于在实际中层次模型的参数很多，所以比较困难，在实际中我们很难画出联合后联合概率分布的图形。但是可以使用近似的基于仿真的方法.运用层次贝叶斯模型主要需要计算所有参赛在已知观察
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2023-10-08 15:16:59
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分类问题一直是机器学习与人工智能领域的基础的研究方向之一。具体到生物识别领域时，如果两个物种的外观差异比较大，仅基于某些特征数据或是图像识别就能得到比较好的结果。但是如果两种生物的外观比较相似，仅仅基于图像的信息来进行判断，可能很难得到较好的结果。本文将分别介绍朴素贝叶斯分类方法和一种使用图像的拍摄位置以及时间等信息作为贝叶斯先验的图像分类方法。1.朴素贝叶斯分类问题一直是计算机领域的一个热门话题
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2024-01-28 06:27:26
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摘要经典的时间序列模型常与不确定性估计的概率公式结合使用。然而这类模型很难调优、缩放和添加外生变量。针对近年来长短期记忆网络（LSTM）的兴起。该文提出了一种新的端到端贝叶斯深度度模型，该模型能够提供时间徐略预测和不确定性估计。准确的时间序列预测具有挑战性的原因在于：1.差异较大的时段。2.因为极端事件预测依赖于许多外部因素，对于Uber，包括天气、城市人口增长或营销变化。这些外部变量很难纳入许多
本文将主要讲述如何使用BLiTZ（PyTorch贝叶斯深度学习库）来建立贝叶斯LSTM模型，以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。在本文中，我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型（LSTM）是如何工作的，然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。贝叶斯LSTM层众所周知，LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络（RNN）处理长序列数据时发生的信息消失问题。在数学上，LSTM结构的描述如
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2023-11-23 13:07:59
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贝叶斯滤波器的简单推导，以及它和其他滤波器的联系。
给定t时刻以及之前的所有观测z和输入u，我们的目标是求得当前状态量x的概率分布（belief），即\[bel(x_t)=p(x_t|z_{1:t}, u_{1:t})
\]在实际使用中，一般将求解过程分为两步，首先求解在t时刻观测前的先验分布，即\[\overline{bel}(x_t)=p(x_t|z
贝叶斯时空模型是一种用于建模和推断考虑时间和空间变化的数据的统计模型。它结合了贝叶斯统计方法和时空分析的概念，以捕捉时间和空间维度上的影响因素和变异性。下面是一个贝叶斯时空模型的详细说明： 1. 问题定义： - 首先，明确研究问题和目标。确定您要研究的现象或问题，以及您想要回答的问题。例如，您可能想了解某个观测变量如何随时间和空间位置变化，并确定主要影响因素。&n
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2024-07-08 10:11:54
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一、一些数学基础 首先我们总结一下有关朴素贝也斯中遇到的概率知识。1. 条件概率定义 若\((\Omega,F,P)\) 是一个概率空间，\(B \in F\),且\(P(B)>0\),对任意的\(A \in F\)，称\[P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}
\]为在事件\(B\)发生时，时间\(A\)发生的条件概率。设\(P(A)>0\),则可以得到乘法公式\[
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2024-07-17 12:09:11
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# 使用Python实现贝叶斯时间序列模型
在数据科学和机器学习的领域，贝叶斯时间序列模型越来越受到关注。与传统时间序列模型相比，贝叶斯模型能够更好地处理不确定性，使得结果更加可靠。本文将教你如何使用Python实现贝叶斯时间序列模型。以下是我们整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 准备数据集 |
|
相比于一般贝叶斯而言，朴素贝叶斯设定一个naive assumption：Assume that each feature xi is conditionally independent of every feature xj for i is unequal to j, given the category C.简单一点来说，比如现在要通过颜色、形状、半径来推断一个水果是苹果还是香蕉（当然这里界
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2024-06-14 10:11:37
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贝叶斯法则贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻导出贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不
机器学习-贝叶斯学习一：贝叶斯公式及解释：贝叶斯定理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，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到
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2023-11-24 03:33:49
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## Python 如何使用贝叶斯时间序列模型
时间序列分析是一种在统计学和数据科学中广泛应用的工具，用于分析时间序列数据，以了解数据的结构、趋势和周期性。贝叶斯时间序列模型是一种基于贝叶斯统计理论的方法，适合用于处理不确定性和建立预测模型。本文将介绍如何在Python中实现贝叶斯时间序列模型，并提供相应的代码示例。
### 什么是贝叶斯时间序列模型？
贝叶斯时间序列模型是基于贝叶斯定理的一
本文为英国剑桥大学（作者：RogerFrigola-Alcalde）的博士论文，共109页。时间序列数据的分析在社会科学、生物学、工程学或计量经济学等领域都很重要。本文提出了一系列学习时间序列贝叶斯非参数模型的算法，这些模型的目标是双重的。首先，它们的目标是做出预测，量化由于数据数量和质量的限制而产生的不确定性。第二，它们具有足够的灵活性，可以对高度复杂的数据建模，同时在数据不需要复杂模型时防止过
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2023-10-13 16:20:20
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编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
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2023-12-12 19:53:52
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library(NLP)
library(tm)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(e1071)
library(gmodels)
setwd('C:/Users/E0399448/Desktop/机器学习')
###spam 垃圾短信 ham非垃圾短信###数据地址：https://github.com/stedy/Machine-
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2023-11-23 20:25:26
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One-Shot Learning with a Hierarchical Nonparametric Bayesian Model该篇文章通过分层贝叶斯模型学习利用单一训练样本来学习完成分类任务，模型通过影响一个类别的均值和方差，可以将已经学到的类别信息用到新的类别当中。模型能够发现如何组合一组类别，将其归属为一个有意义的父类。对一个对象进行分类需要知道在一个合适的特征空间中每一维度的均值和方差
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2023-12-20 13:42:55
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什么是参数？在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成 y = mx + c 的形式。在广告预测收入的例子中，x 可以表示广告支出，y 是
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2024-10-18 09:54:34
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模型思想该分类器的实现思想⾮常简单，即通过已知类别的训练数据集，计算样本的先验概率，然后利⽤⻉叶斯概率公式测算未知类别样本属于某个类别的后验概率，最终以最⼤后验概率所对应的类别作为样本的预测值。先验概率先验概率：指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概率后验概率：是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中，在收到某个消息之后，接收端所了解
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2024-09-18 17:56:45
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