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  1. data_analysis_mbml：用于从John Winns MBML书中复制示例的Pyro代码-源码

  2. 使用Pyro从MBML书中复制示例 这个资料库中包含的笔记本是我学习Pyro之旅的一部分。 如项目网页上所述： Pyro是一种用Python编写的通用概率编程语言（PPL），并在后端由PyTorch支持。 Pyro启用了灵活而富有表现力的深度概率建模，将现代深度学习和贝叶斯建模的最佳结合在一起。 具体来说，我正在研究John Winn出色的基于模型的机器学习书（ mbmlbook.com ）中的示例，并尝试使用Pyro再现它们，而本书的辅助代码使用了Infer.NET框架。 要求 对于这个项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：weixin_42116794

  1. pmtk3：MatlabOctave的概率建模工具包-源码

  2. 注意：自2019年起，不再支持PMTK-使用后果自负。 我的书的新版本（正在开发中）现在使用提供的Python代码。 PMTK是由Matt Dunham，Kevin Murphy和编写的Matlab / Octave函数的集合。 该工具包的主要目的是与Kevin Murphy的教科书《一起使用，但也可以独立于本书使用。 目标是提供一个统一的概念和软件框架，其中包括机器学习，图形模型和贝叶斯统计信息（因此带有徽标）。 （也支持来自经常性统计数据的某些方法，例如交叉验证。）自2011年12月以来，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：100663296
    • 提供者：weixin_42160645

  1. 学习贝叶斯：和我一起学习贝叶斯-源码

  2. 学习贝叶斯 第1,2,3,4章： 正文：100％ 数字，代码：100％ 结束语，实务：0％ 第5、6、7章： 正文：70％需要校对 需要改变风格

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42131601

  1. 集成方法：装袋，RandomForest和AdaBoostClassifier-源码

  2. 在之前的实验中，我使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）对此垃圾邮件进行分类。 在本笔记本中，我们将通过使用一些新技术（例如Bagging，RandomForest和AdaBoostClassifier）扩展先前的分析。 事实证明，我们的朴素贝叶斯模型实际上做得很好。 但是，让我们看一下其他一些模型，看看是否仍然无法改进。 特别是在本笔记本中，我们将研究以下技术： 可以找到有关合奏方法的另一个非常有用的指南。 这些合奏方法结合了多种技术： 引导通过学习者传递的数据（装袋）。 对用于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_42127783

  1. 黑客的概率编程和贝叶斯方法：又名“黑客的贝叶斯方法”：贝叶斯方法+概率编程的介绍，具有计算上的第一，数学第二的观点。 全部使用纯Python;）-源码

  2. 使用Python和PyMC 贝叶斯方法是推论的自然方法，但对于缓慢的数学分析的各章，读者却看不见它。 关于贝叶斯推理的典型文章涉及概率论的两到三章，然后输入贝叶斯推理是什么。 不幸的是，由于大多数贝叶斯模型的数学难解性，仅向读者显示了简单的人工示例。 这可以用所谓的什么感觉有关贝叶斯推理留给用户。 实际上，这是作者自己的事先意见。 在贝叶斯方法最近在机器学习竞赛中取得一些成功之后，我决定再次研究该主题。 即使具有数学背景，我也花了连续三天的时间阅读示例，并尝试将各个部分放在一起以理解方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42140710