Gibbs采样器的R代码,并呈现所谓的网格点方法。 贝叶斯模型 假设我们观察到的数据的。我 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响. 并且对比rjagsR jags和内置贝叶斯预测函数的结果。 读取数据 建立回归模型 从回归模型的结果来看,三的自变量对因变量都有显著的意义。其中,area有正向的意义。而其他两个变量是负向的影响。从r方的结果来看, ...
2019-07-02 17:19 0 472 推荐指数:
Gibbs采样器的R代码,并呈现所谓的网格点方法。 贝叶斯模型 假设我们观察到的数据的。我 ...
原文:http://tecdat.cn/?p=4190 Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula,我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地,我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=10932 介绍 在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。 可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型 ...
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 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=11161 概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。 stan简介 Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器(NUTS),该采样器 ...
朴素贝叶斯分类(naive bayesian,nb)源于贝叶斯理论,其基本思想:假设样本属性之间相互独立,对于给定的待分类项,求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率,哪个最大,就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯分类实现的三阶 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=24141 原文出处:拓端数据部落公众号 背景 贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会,同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力。下面,贝叶斯信息 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19737 Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法(例如No-U-Turn采样器,一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式)为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。 可以通过R ...