PythonPython软件包利用PyTorch的变分推理来促进使用贝叶斯深度学习方法

这篇文章记录了笔者学习贝叶斯决策的笔记，包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论，并简述了先验和后验概率的基本概念。此篇笔记适合对贝叶斯决策有一定了解的人们进行参考，希望对大家能有所帮助

机器学习-------------贝叶斯网络ppt

朴素贝叶斯算法作为机器学习领域中的一种经典算法，与其他算法相比具有独特的优势。在机器学习中，朴素贝叶斯算法属于生成式模型，通过学习数据的分布来建立模型。与之相对应的是判别式模型，判别式模型直接学习类别

贝叶斯分类在文档分类中发挥独特的优势。利用Python的文本处理能力将文档切分为词向量,然后利用词向量对文档进行分类。 使用Python进行贝叶斯分类程序 #准备数据:从文本中构建词向量 #词表到向量

基于数据学习的贝叶斯网络结构学习算法因搜索空间大而效率低。领域专家可根据自己的经验知识确定网络结构中固有的因果关系。通过收集不同专家的意见，并利用证据理论进行综合，确定其中的部分因果关系，去除其中无意

为了提高多维分类的执行效率,同时保持高的预测准确性,提出了一种基于贝叶斯网络的多维分类学习方法。将多维分类问题描述为条件概率分布问题。根据类别向量之间的依赖关系建立了条件树贝叶斯网络模型。最后,根据训

基于因子图的分布式变分稀疏贝叶斯压缩感知

贝叶斯方法:该项目的内容包括使用贝叶斯方法对基本统计模型进行分析和结果解释,用于预测和决策的贝叶斯模型以及贝叶斯模型推断

zip压缩包，解压成pdf，原始大小36MB CameronDavidson-Pilon 接触过数学在多个领域的应用——从基因和疾病的动态演化 到金融价格的随机模型。他对于开源社区主要的贡献包括这本书

《贝叶斯方法概率编程与贝叶斯推断》的完整源代码，作者：CameronDavidson-Pilon翻译：辛愿钟黎欧阳婷