从数据中学习贝叶斯网络的CPD参数正常情况下，我们手头上有的只是数据，对一些CPD的参数值我们通常情况下无法获取，或者获取的代价比较大，那么怎么从数据中学习到贝叶斯网络的参数以及结构呢？这里，我们首先讲解一下参数的学习，即CPD的参数学习。通常采用的方式有：极大似然估计和贝叶斯估计，极大似然估计对样本数量的要求比较高，特别是当数据分布不均匀时，容易发生过拟合线性，为了解决这一问题，通常是采用贝叶斯
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2023-12-17 10:15:03
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用Python实现比赛结果预测的问题。通过细致的分析过程，我们将描述该项目的业务背景、遇到的错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化措施。本文采用结构化的方式进行阐述，旨在为相同领域的技术开发者提供借鉴和启示。
随着体育赛事和竞赛的兴起，基于数据分析的结果预测逐渐成为各大俱乐部和赌注平台的重要发展方向。运用数据挖掘技术，我们能够在历史比赛数据的基础上，
本文的主题是“贝叶斯网络”（Bayesian Network） 贝叶斯网络是一个典型的图模型，它对感兴趣变量（variables of interest）及变量之间的关系（relationships）进行建模。当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时，这种图模型分析数据具有如下几个优势：(1) 贝叶斯学习能够方便的处理不完全
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2023-10-24 11:05:17
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目录1. 对概率图模型的理解2. 贝叶斯方法2.1 频率派观点2.2 贝叶斯学派2.3 贝叶斯定理2.4 应用：拼写检查3 贝叶斯网络3.1 贝叶斯网络的定义3.2 贝叶斯网络的3种结构形式3.2.1 形式1：head-to-head3.2.2 形式2：tail-to-tail3.2.3 形式3：head-to-tail3.3 贝叶斯网络的实例3.4 因子图3.4.1 因子图的
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2024-05-20 10:42:28
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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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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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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、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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贝叶斯预测方法Oracle白皮书2006年 9月更新贝叶斯预测方法简介贝叶斯方法将先验和后验知识相结合来模拟时间序列数据。预测的关键是要 也就是说，我们知道如果抛掷一枚硬币，出现正面和反面的概率找到一个能生成最佳均为 0.5——这是先验知识。因此，如果我们拿一枚硬币抛掷 10预测的模型，而不是最适合历史数据的模 次，我们预期会出现 5 次正面，5 次反面。但如果实际结果是出型。最能解释历史数 现了
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2024-05-30 09:08:39
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### Python 预测 NBA 比赛结果教程
在这篇文章中，我将带你通过一个简单的流程来实现 NBA 比赛结果的预测。我们将使用 Python 进行数据处理和模型训练，最终预测比赛的结果。下面是整个流程的概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 数据收集
# 贝叶斯网络 Python 预测模型科普
贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的关系以及这些变量的不确定性。它以有向无环图（DAG）的形式呈现，节点表示随机变量，边表示变量之间的条件依赖关系。贝叶斯网络在许多领域中都有广泛的应用，包括医疗、金融、机器学习等。本文将介绍如何在 Python 中构建和使用贝叶斯网络预测模型，并用代码示例来演示实际应用。
## 贝叶斯网络的基本概念
贝叶
# Python 贝叶斯信任网络预测
贝叶斯信任网络（Bayesian Belief Network, BBN）是一种基于概率统计的图模型，用于表示和推理不确定性信息。在机器学习和人工智能领域，贝叶斯信任网络常用于预测和决策问题。本文将介绍如何使用Python构建贝叶斯信任网络模型，并进行预测。
## 什么是贝叶斯信任网络？
贝叶斯信任网络由一组节点和边组成，节点表示变量，边表示变量之间的依
原创
2023-08-13 17:14:30
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# 使用Python实现贝叶斯网络的训练与预测
在数据科学和机器学习领域，贝叶斯网络是一种强大的概率图模型，用于表示变量之间的关系并进行推理。对于初学者来说，实现贝叶斯网络的训练与预测可能感觉有些复杂。在本文中，我们将逐步引导您完成贝叶斯网络的构建、训练和预测流程。
## 流程概述
下面是实现贝叶斯网络的基本步骤：
| 步骤 | 描述
贝叶斯机器学习Author：louwillMachine Learning Lab 贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。本章在对贝叶斯理论进行简介的基础上，分别对朴素贝叶斯和贝叶斯网络理论进行详细的推导并给出相应的代码实现，针对朴素贝叶斯模型，本章给出其NumPy
作者：Summer Memories
这次分享一个自己写的python脚本，可以实现半自动化的评分卡建模。运行脚本时需要input已经预处理好的训练集和测试集数据，所以建模前期的EDA，数据清洗，缺失值填充等需要人工完成。
Github链接：taenggu0309/Semi-auto-modelinggithub.com
使用方法：直接调用 get_scorecard_model 函数即可。
PS
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2024-01-22 07:03:53
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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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# 使用贝叶斯方法进行预测的初学者指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，用于更新对某一事件的概率估计。近年来，随着数据科学和人工智能的发展，贝叶斯预测在各种领域中得到了广泛应用。下面我们将带你了解如何使用Python实现贝叶斯预测。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确实现贝叶斯预测的步骤。以下是整个流程的总结：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 贝叶斯预测：简单易懂的入门指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，广泛应用于机器学习、数据分析和决策支持等领域。贝叶斯定理为我们提供了一种更新概率的方法，当新证据出现时，可以调整对某一事件的信念。本文将通过Python代码示例来展示贝叶斯预测的实际应用，并包含一些可视化内容以帮助理解。
## 贝叶斯定理概述
贝叶斯定理的数学表达式为：
\[ P(A|B) = \frac{P
原创
2024-08-26 04:06:19
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最近看到网上有放出来Python的竞赛的题目，截取一段题目来思考和做一做，一来巩固Python的语法知识，二来加强自己职业技能的训练。最重要的是解题思维的锻炼，坚持每周写一篇技术文章的稿子，加强自身学习的动力。下列分享一些解题的思路。附属在代码里面，进行讲解。解题思路：使用python字符串中count函数方法进行统计。# -*- condi
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2023-08-01 19:42:42
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