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2024/4/11 18:06:44R语言贝叶斯网络模型、INLA下的贝叶斯回归、R语言现代贝叶斯统计学方法、R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型
目录
㈠ 基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用
㈡ R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用
㈢ 基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析
㈣ 基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估…
215 基于matlab的快速跟踪算法
基于matlab的快速跟踪算法，提出一种简单又快速、 鲁棒性的算法，基于贝叶斯框架下，该模型 （即图像强度和从目标位置） 的低级功能及周边地区的统计相关性的时空关系。跟踪问题是通过计算信心地图，并将以最大限…
R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现
回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），即多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套…
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
【MATLAB第43期】基于MATLAB的BO-NAR贝叶斯优化动态神经网络NAR时间序列股票预测模型
一、效果展示 二、模型介绍
1.数据情况
一列数据，499个值
ratio 0.9;% 训练集比例
MaxEpochs 600;% 最大训练次数
% % 导入股票数据
xall importdata(数据.xlsx);2.优化参…
机器学习读书笔记之6 - 贝叶斯系列
概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 目录 0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Compara…
理解全概率公式与贝叶斯公式
原文地址为：
理解全概率公式与贝叶斯公式在概率论与数理统计中，有两个相当重要的公式——全概率公式与贝叶斯公式。然而很多人对这两个公式感到非常迷茫。一来不知道公式背后的意义所在，二来不知道这些冰冷的公式能有什么现实应用。 1. 全概率…
Python贝叶斯推理和概率规划
贝叶斯和概率规划
贝叶斯策略在以下情况下特别有用：
您对未知模型参数或有关数据生成的明确信息有先验信念 - 即您想要合并的有用信息。运行学习算法后，我们对参数有了更新的信念——即参数的新分布。您想要捕获结果的不确定性（模型的确定性…
机器学习十大算法之五：朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯(naive Bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法；朴素贝叶斯并不是贝叶斯定理，也不是贝叶斯估计
一、概率基础知识：
条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。 条件概率表示为： P(A…
条件概率/全概率/贝叶斯公式
先验概率:(由历史求因 P(因)) 换个情景，我们不再考虑隔壁小哥去公园的结果了。假设隔壁小哥还没去，大早上刚起床，打算吃完早饭再去。 假设我们比较了解小哥的个人习惯，别管怎么了解的：) 。小哥是个健身爱好者就喜欢跑步…
R语言结构方程模型（SEM）
详情点击链接：R语言结构方程模型（SEM）生态学领域应用
一，R语言SEM分析入门：lavaan VS piecewiseSEM
结构方程模型在生态学研究中的应用及模型结构方模型估计方法：局域估计和全局估计的基本工作原理、主要…
【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择
【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU结构层数优化
前言
前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。
本次模型难点包括&am…
葡萄酒（WINE）数据集分类（PyTorch实现）
一、数据集介绍 Data Set Information: These data are the results of a chemical analysis of wines grown in the same region in Italy but derived from three different cultivars. The analysis determined the quantities of 13 constituents found in each of …
朴素贝叶斯模型结合 Tf-idf 算法进行文本分类
一、朴素贝叶斯的原理 基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型，将其保存为中间结…
R-Meta分析核心技术教程
详情点击链接：全流程R-Meta分析核心技术教程
一，Meta分析的选题与检索
1、Meta分析的选题与文献检索 1)什么是Meta分析 2)Meta分析的选题策略 3)精确检索策略，如何检索全、检索准 4)文献的管理与清洗，如何制定文献纳入排除标准 …
生成模型之高斯判别分析（GDA)和贝叶斯
生成模型与判别模型的区别
判别模型的学习算法学习给定x下的条件分布p(y|x; θ)，
例如，Logistic Regression（对数几率回归）将p(y|x; θ)建模为，g是sigmoid函数。
考虑一个分类问题，基于动物的某些特征想…
R语言结构方程模型（SEM）教程
详情点击链接：R语言结构方程模型（SEM）在生态学应用
结构方程模型（Sructural Equation Model）是一种建立、估计和检验研究系统中多变量间因果关系的模型方法，它可以替代多元回归、因子分析、协方差分析等方…
【人工智能Ⅰ】实验4：贝叶斯分类
实验4 贝叶斯分类
一、实验目的
1. 了解并学习机器学习相关库的使用。
2. 熟悉贝叶斯分类原理和方法，并对MNIST数据集进行分类。 二、实验内容
1. 使用贝叶斯方法对mnist或mnist variation数据集进行分类，并计算准确率。数据集从网上下载࿰…
贝叶斯网络K2算法及其增量算法的实现（基于matlab FullBNT -1.0.7 ）
众所周知，K2算法是贝叶斯网络结构学习的经典算法，其本质是一种结合了爬山算法和贝叶斯评分算法的综合算法。本文就将基于贝叶斯工具箱，详细阐述其算法的原理，以及结合了论文Yasin A, Leray P. iMMPC: a local search approach for…
对iMMPC算法的理解
本文基于论文《iMMPC: A Local Search Approach for Incremental Bayesian Network StructureLearning》Immpc:一种贝叶斯网络结构增量学习的局部搜索方法
目前在机器学习领域中，一个重要的组成部分就是概率图模型，而贝叶斯作为一种典型的概率图模型&…
人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集
🧡🧡实验内容🧡🧡 汽车数据集 车子具有 buying,maint,doors,persons,lug_boot and safety六种属性，而车子的好坏分为uncc,ucc,good and vgood四种。 🧡🧡贝叶斯求解🧡🧡…
【状态估计】概率论基础
《机器人学的状态估计》是入行SLAM的经典书籍之一，其中有大量的公式相关的内容，看起来还是比较艰涩的。最近重新读一遍，顺便将其中的一些内容记录下来，方便以后回看。 概率密度函数
定义
定义 x x x为区间 [ a . b ] [a.b] [a.b…
RStan Tuturial
目录一、介绍二、Write a Stan Program2.1 Data2.2 Data2.3 Model2.4 Sampling statements2.5 Vectorisation2.6 Probability distributions三、 从R执行Stan程序3.1 提取后验样本&绘制图表3.2、shinyStanshinyStanshinyStan3.3其他块3.3.1 生成的数量3.3.2 Functions3.3.3…
Bayesian Rstan学习资料推荐
RStan 官方文档：RStan 官方文档是学习 RStan 的起点。它提供了详细的安装说明、基本用法和示例。
RStan 文档: https://mc-stan.org/rstan/ RStan User’s Guide: https://mc-stan.org/docs/2_27/rstan-guide/index.html Stan 用户指南：Stan 用户指南详…
R-Meta分析与【文献计量分析、贝叶斯、机器学习等】多技术融合实践与拓展进阶
目录
专题一 Meta分析的选题与文献计量分析CiteSpace应用
专题二 Meta分析与R语言数据清洗及相关应用
专题三 R语言Meta分析与精美作图
专题四 R语言Meta回归分析
专题五 R语言Meta诊断分析与进阶
专题六 R语言Meta分析的不确定性及贝叶斯应用
专题七 深度拓展机器学习在…
充分统计量和因子分解定理
充分统计量 定义： 设样本 X X X的服从分布 f ( X ∣ θ ) f(X|\theta) f(X∣θ)， θ ∈ Θ \theta\in\Theta θ∈Θ，设 T T ( X ) TT(X) TT(X)为一统计量，若在已知 T T T的条件下，样本 X X X的条件分布与参数 θ \the…
R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及贝叶斯实现教程
详情点击链接：R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型及 贝叶斯实现
一：回归与混合效应（多水平/层次/嵌套）模型
1.1一般线性模型（lm）
1）基本形式、基本假设、估计方法、…
马尔科夫链与MCMC方法
马尔科夫链概述
基本思想： 过去所有的信息都已经被保存到了现在的状态，基于现在就可以预测未来。Example： 假如每天的天气是一个状态的话，那今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说…
机器学习-贝叶斯拼写纠正器实战
#python版本3.7
import re, collections #将语料库里的单词全部转换为小写 def words(text): return re.findall([a-z], text.lower()) #词频统计 def train(features): model collections.defaultdict(lambda: 1) for f in features: model[f] 1 return m…
CRPS：贝叶斯机器学习模型的评分函数
连续分级概率评分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“连续概率排位分数”是一个函数或统计量，可以将分布预测与真实值进行比较。
机器学习工作流程的一个重要部分是模型评估。这个过程本身可以被认为是常识：将数据分…
【机器学习】从贝叶斯角度理解正则化缓解过拟合
从贝叶斯角度理解正则化缓解过拟合
参考: LR正则化与数据先验分布的关系？ - Charles Xiao的回答 - 知乎
原始的Linear Regression
假设有若干数据 (x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)，我们要对其进行线性回归。也就是得到一个方程 yωTxϵ注意，…
R语言生物群落（生态）数据统计分析与绘图丨R语言基础、tidyverse数据清洗、多元统计分析、随机森林模型、回归及混合效应模型、结构方程模型、统计结果作图
R 语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂，涉及众多统计分析方法。本教程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线，通过多个来自…
贝叶斯分层模型（Hierarchical Models）
前言
许多统计应用涉及多个参数，这些参数可以通过问题的结构以某种方式被视为相关或连接，这意味着这些参数的联合概率模型应该反映它们的相关性。例如，在一项关于心脏治疗效果的研究中，由于j医院的患者具有生存概率θj࿰…