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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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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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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# 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，
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
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
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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2022-8-4 合并SQLite和MYSQL操作界面#_*_ coding:utf8 _*_
## Python3 GUI tkinter 数据库图形化操作工具
## Python 自带 GUI tkinter 使用示例
## V2.0.2 尝试汇总 SQLite3/MySQL/Oracle/SQLServer
## BUG 修改数据时，如果主键有值和自定义空值表示相同，则无法修改，需设置新字符
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2024-06-25 11:03:47
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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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Bayer是相机内部的原始图片, 一般后缀名为.raw. 很多软件都可以查看, 比如PS.我们相机拍照下来存储在存储卡上的.jpeg或其它格式的图片, 都是从.raw格式转化过来的. .raw格式内部的存储方式有多种, 但不管如何, 都是前两行的排列不同. 其格式可能如下:G R G R G R G RB G B G B G B GG R G R G R G RB G B G B G B G横为2
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2024-07-09 14:56:55
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1. Frequentist view
Frequentist approach views the model parameters as unknown constants（未知的常数，而不是一个变量，variable） and estimates them（参数估计） by matching the model to the training data using an appropria
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2016-12-11 16:11:00
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Bayesian optimisation for smart hyperparameter searchFitting a single classifier does not take long, fitting hundreds takes a while. To find the best ...
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2015-08-15 19:06:00
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1. Frequentist viewFrequentist approach views the model parameters as unknown constants（未知的常数，而不是一个变量，variable） and estimates them（参数估计） by matching the model to the training data using an appropriate
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2016-12-11 16:11:00
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