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贝叶斯网络基础技术
态变量(state variables)是指在系统中所含变量个数最少的变量,也就是决定系统状态的最小数目的变量的有序集合,有时也称为状态向量(state vector)。
适合初学者理解的贝叶斯分类的r代码,任何编程的背后都是理论的支撑,当初花了一天半编的该代码,欢迎指正。
对贝叶斯网络进行简要介绍,不过多描述,适合初学者学习
数据挖掘算法——朴素贝叶斯分类算法。分类是数据挖掘的基本任务之一,贝叶斯分类算法经典有效,有广泛的使用,也是别的算法对比的基准算法。本设计要求同学使用JAVA或C++设计和实现贝叶斯分类算法,并使用
从务实和编程的角度讲解了贝叶斯统计中的主要概念,并介绍了如何使用流行的PyMC3来构建概率模型。阅读本书,读者将掌握实现、检查和扩展贝叶斯统计模型,从而提升解决一系列数据分析问题的能力。
系统介绍贝叶斯网络的经典中文专著,适合入门教材,推荐购买纸质版
一段贝叶斯算法的源码,有自学习过程,看一下!
基于贝叶斯估计的马尔科夫链蒙特卡洛法用于动态目标跟踪
贝叶斯决策(Bayesian Decision Theory)就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决
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