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2023-11-29 14:26:12
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为什么用贝叶斯网络联合分布的显式表示Note: n个变量的联合分布，每个x对应两个值，共n个x，且所有概率总和为1，则联合分布需要2^n-1个参数。贝叶斯网表示独立性质的应用会降低参数数目，表达更紧凑。[PGM：贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes :独立性质的利用]皮皮blog贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，
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2024-06-14 10:09:14
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基于R相信自己，每天多学一点。温故而知新，如有错误请指正。首先，说到朴素贝叶斯，那么先了解一下思想。其实朴素贝叶斯在我看来，就是根据某些先验概率来计算Y变量属于某个类别的后验概率公式如下：举个例子，如下表：通过上表，可以计算P(X),P(Y) 和P(X|Y)的值然后我们可以选取最大的P(Y|X)来确定观测量所属的类根据前面的，我们需要做的是最大化Y变量有m个类别，为C1,C2,C3,...,Cm由
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2023-10-25 18:01:31
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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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在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但
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2023-12-30 20:30:49
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一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是很多情况这一假设是无法做到的，比如解决文本分类时，相邻词的关系、近义词的关系等等。彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到，同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1]。&nbs
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2024-01-16 14:41:57
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最近刚刚开始利用空余时间学习一下机器学习领域的10大经典算法，作为知识的储备，算是给自己的学习作一个备份。何为朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法，基于概率论实现分类，它不给出确切的分类，而是给出所属的类别的估计概率。朴素贝叶斯的理论基础是条件概率和贝叶斯准则条件概率 条件概率公式如下： 这里，事件b表示条件。公式的含义可以理解为在事件b发生的前提下，事件a发生的概率 = 事件a、b同时发
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2024-06-25 19:17:14
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一、贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立；第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是很多情况这一假设是无法做到的，比如解决文本分类时，相邻词的关系、近义词的关系等等。彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到，同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1]。此时，更具普遍意义的贝叶斯网络在特征彼此不独立情况下，可进
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2023-11-23 21:46:41
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在现代的生态、环境以及地学研究中，变量和变量间的因果关系推断占据了非常重要的地位。在实践中，变量间的因果关系研究往往求助于昂贵的实验，但所得结果又经常与天然环境中的实际因果联系相差甚远。统计学方法是研究天然环境中变量间关系的好方法，但常见的统计学方法往往回答的是变量间的相关关系。相关关系是通往因果关系的第一步，但决不是其最终的目的。贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不
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2023-08-17 07:46:59
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用R进行朴素贝叶斯分类原理介绍应用领域基于贝叶斯定理的条件概率朴素贝叶斯算法Example: Filtering spam SMS messages ----Step 1: Exploring and preparing the data ----read the sms data into the sms data frameexamine the structure of the sms d
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2023-10-15 11:18:13
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贝叶斯网络R语言学习笔记12021年7月19日19:54:12一、创建贝叶斯网络结构贝叶斯网络的图结构存储在bn对象中，可以通过三种表示来创建bn对象，即the arc set of the graph, its adjacency matrix or a model formula（边集、邻接矩阵、模型公式）。此外，可以通过empty.graph() 和random.graph()函数创建空网络
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2023-11-09 09:23:02
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1.bayesian networks的一些基本概念
贝叶斯网bayesian networks是一种有向无环图模型（DAG），可表示为G=(V,A)。其中V是节点的集合，节点表示随机变量；A是弧（或称为边）的集合，弧的箭头表示随机变量之间的概率相依性。有向无环图DAG定义了一个因子化的V中全体节点的联合概率分布，称为全局概率分布；相对的，与每个随机变量关联的，为局部概率分布。
因
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2023-11-29 11:53:36
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本文简单整理了以下内容：（一）贝叶斯决策论：最小错误率决策、最小风险决策；经验风险与结构风险（二）判别函数；生成式模型；多元高斯密度下的判别函数：线性判别函数LDF、二次判别函数QDF（三）贝叶斯错误率（四）生成式模型的参数估计：贝叶斯学派与频率学派；极大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计；多元高斯密度下的参数估计（五）朴素贝叶斯与文本分类（挪到了下一
目录专题一：贝叶斯模型的步骤专题二：积分嵌套拉普斯近似 专题三：INLA下的贝叶斯回归（一） 专题四：INLA下的贝叶斯回归（二）专题五：多层贝叶斯回归 专题六：生存分析 专题七：随机游走非参数模型 专题八：广义可加模型 专题九：极端数据的贝叶斯分析与其它更多资讯，关注公众号：Ai尚研修科研技术动态贝叶斯统计学是一门基本思想与
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2023-09-27 19:40:59
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基于R语言的贝叶斯网络模型实践技术应用贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。以开源的R语言为平台，通过理论和实践相结合的方法，系统介绍了贝叶斯网络结构学习，参数学习以及因果推断等全过程，对贝叶斯网络有较全面的了解，并能够用于科研和工作实践中。/// 【教 程】基于R语言
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2023-11-08 21:28:42
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# R语言中的贝叶斯统计学习
作为一名刚入行的开发者，学习贝叶斯统计可能会让你感到有些困惑。但是只要了解清楚流程和所需工具，就能顺利上手。在本文中，我们将逐步分析如何在R语言中实现贝叶斯统计，并会提供相应的代码和示例。
## 流程概述
下面是实现贝叶斯统计的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | --------
原创
2024-09-29 06:46:01
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接着案例一，我们再使用另一种方法实例一个案例 直接上代码： #!/usr/bin/Rscript
library(plyr)
library(reshape2)
#1、根据训练集创建朴素贝叶斯分类器
#1.1、生成类别的概率
##计算训练集合D中类别出现的概率，即P{c_i}
##输入：trainData 训练集，类型为数据框
## strClassName 指明训练集
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2023-09-23 01:19:04
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朴素贝叶斯哈尔滨工程大学-537算法原理：代码实现：首先导入将会使用到的库：numpy、re、randomimport numpy as np
import re
import random定义一个text_parse函数，将文档进行分词(将整篇文档切分成单词)解析，得到长度大于2的词的列表。def text_parse(big_string):
list_of_tokens = re.s
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2024-01-11 22:26:36
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# R语言中的贝叶斯预测入门指南
贝叶斯预测是一种强大的统计方法，特别适用于不确定性较高的情境。在本指南中，我们将一步步地学习如何在R语言中实现贝叶斯预测，适合初学者的小白们。我们从流程入手，接着介绍每个步骤所需要执行的代码及其解释。
## 流程概述
以下是实现“R语言贝叶斯预测”的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-20 12:58:11
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# 如何在R语言中实现贝叶斯概率
## 引言
贝叶斯概率是统计学和概率论中的一种重要理念，基于以前的知识（先验概率）来更新对事件的信念（后验概率）。对于R语言的学习者来说，理解贝叶斯方法并在R中实现它是一项重要技能。本文将逐步引导你如何在R中实现贝叶斯概率，并将数据可视化为饼状图。
## 实现流程
我们可以将实现贝叶斯概率的过程分为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述
