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搜索资源列表

  1. 概率图模型导论——概率论与图论相结合

  2. 图模型是概率论与图论相结合的产物，为各种统计推理和学习提供了一个统一的灵活框架。本ppt概括介绍图模型基本理论。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-02
    • 文件大小：676864
    • 提供者：from2005on

  1. 数学与猜想 第二卷 合情推理模式（数学名著译丛）

  2. 本书是《数学与猜想》的第二卷。这一卷系统地论述了合情推理的模式，评述它们彼此之间以及与概率计算的关系，并扼要地讨论了它们与数学发现及教学的关系。 　　 本书将数学中的推理模式与生活中的实例相联系，论述深入浅出，读来令人兴味盎然。全书有大量习题，书末附有习题解答。 　　 本书可供大学数学系师生、中学教师、数学研究人员及数学爱好者阅读。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zw2mba

  1. 贝叶斯网PPT概率推理

  2. 史忠植 中国科学院计算技术所 介绍概率推理——贝叶斯网的PPT

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：carl282611642

  1. L-概率推理--人工智能(AI).ppt

  2. L-概率推理--人工智能(AI).ppt

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2011-04-13
    • 文件大小：374784
    • 提供者：dongshilongdsl

  1. 概率图模型推理算法研究

  2. 硕士毕业的答辩PPT，概率图模型推理算法研究，论文内容翔实，有一定的理论水平。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-06
    • 文件大小：800768
    • 提供者：huyelei

  1. 基于消息传播的Bayesian推理算法研究

  2. 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-10-20
    • 文件大小：147456
    • 提供者：fhcggoodd

  1. 计算机-刘惟一-不确定性知识的定性表示_推理及其应用_定性概率网研究综述

  2. 2009-岳昆-刘惟一-不确定性知识的定性表示_推理及其应用_定性概率网研究综述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-03-19
    • 文件大小：521216
    • 提供者：patrickjiang

  1. 大数据分析概率与统计学习

  2. 很适合大数据学习概率与统计的基础

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-07-02
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：chkeychen

  1. 东南大学 崇志宏：图概率和BP算法

  2. 概率和图的结合解决了概率推理和学习的复杂度的问题：通过factorization产生学习和推理的局部化方法。重点是factorization

  3. 所属分类：算法与数据结构

  1. 基于概率推理的不精确推理方法研究

  2. 概率推理概述、确定性理论、一般不精确推理算法模型、确定性理论推理算法研究、主观贝叶斯理论推理算法研究

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-05
    • 文件大小：115712
    • 提供者：qq_35287758

  1. Python-基于PyTorch以用户为中心的可微概率推理包

  2. A user-centered Python package for differentiable probabilistic inference

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：841728
    • 提供者：weixin_39840924

  1. 概率逻辑结果支持度的合成算法

  2. Haenni的概率推理系统在与D-S理论相互转化的过程中进行了投影，从而不可避免地导致一些有价值信息的丢失。为此提出一种新的概率逻辑结果支持度的合成算法来避免信息的丢失。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：530432
    • 提供者：weixin_38629939

  1. 基于概率图模型的互联网广告点击率预测

  2. 点击率预测可以提高用户对所展示互联网广告的满意度,支持广告的有效投放,是针对用户进行广告的个性化推荐的重要依据.对于没有历史点击记录的用户,仍需对其推荐广告,预测所推荐广告的点击率.针对这类用户,以贝叶斯网这一重要的概率图模型,作为不同用户之间广告搜索行为的相似性及其不确定性的表示和推理框架,通过对用户搜索广告的历史记录进行统计计算,构建反映用户间相似关系的贝叶斯网,进而基于概率推理机制,定量度量没有历史点击记录的用户与存在历史点击记录的用户之间的相似性,从而预测没有历史点击记录的用户对广告的点

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38581777

  1. 动态不确定因果图的工业故障诊断建模及概率推理方法

  2. 动态不确定因果图的工业故障诊断建模及概率推理方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38675506

  1. 使用概率推理识别文本蕴涵

  2. 使用概率推理识别文本蕴涵

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38651445

  1. 概率：Python中的概率数值-源码

  2. 概率数 ProbNum在Python中实现概率数值方法。 这些方法使用概率推理解决了线性代数，优化，正交和微分方程的数值问题。 这种方法捕获了由有限的计算资源和随机输入引起的不确定性。 数值（PN）的目的是量化使用难易度或不完全的数值计算以及使用概率论工具从随机输入中产生的不确定性。 概率数值的目的是在数值例程的输出上提供经过良好校准的概率度量，然后可以沿计算链传播这些度量。 安装 要开始使用pip安装ProbNum。 pip install probnum 或者，您可以从源代码安装最新

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42098892

  1. 基于贝叶斯网络的高铁系统概率安全评估方法研究

  2. 高速铁路控制系统的安全性评估非常重要,引入贝叶斯网络技术,充分利用传统事件树、故障树的分析优势,将事件树中各安全环节的故障树分别转化为贝叶斯网络,并按逻辑关系最终融合为一张完整的贝叶斯网。通过整合的贝叶斯网络不仅可以分析列控系统的安全性,同时还能得出其他有用的概率推理信息。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：542720
    • 提供者：weixin_38723527

  1. 基于隐马尔科夫森林后验概率准确推理的多尺度图像分割

  2. 为克服传统小波域隐马尔科夫树(HMT)后验概率推理算法无法确定迭代次数且通常收敛于局部极值的局限，提出隐马尔科夫森林(HMF)后验概率准确推理方法实现多尺度图像分割。先建立精细尺度像素与高尺度小波系数跨尺度依赖性统计关系，构建HMF模型。通过各子树自下而上分类似然估计和自上而下后验概率推理得到各结点准确后验概率，后验推理可保证一元与二元分布的一致性。最后设定后验概率的固定阈值以确定多尺度二值分割。通过工业制造过程中典型动态背景下目标背景分割实验并与权重聚合分割(SWA)算法对比，验证了该方法的有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38502762

  1. hakaru：一种概率编程语言-源码

  2. ru Hakaru是一种简单类型的概率编程语言，旨在轻松指定概率模型和推理算法。 Hakaru通过提供以下功能来实现模块化概率推理程序的设计： 表示概率分布，查询和推断的语言 使用计算机代数转换概率信息（例如条件概率和概率推断）的方法 它可用于帮助创建机器学习应用程序和随机建模，以帮助回答变量查询和分布。 警告：此代码是Alpha版，并且是实验性的。 有关Hakaru文档的信息，包括和一些示例程序，请访问 。 如果您有任何疑问或疑虑，请通过与我们联系。 引用我们 提到Hakaru时，请

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42101720

  1. 概率：TensorFlow中的概率推理和统计分析-源码

  2. TensorFlow概率 TensorFlow概率是TensorFlow中用于概率推理和统计分析的库。 作为TensorFlow生态系统的一部分，TensorFlow概率提供了概率方法与深度网络的集成，通过自动微分的基于梯度的推理以及通过硬件加速（例如GPU）和分布式计算的大型数据集和模型的可伸缩性。 我们的概率机器学习工具的结构如下。 第0层：TensorFlow。 数值运算。 特别是，LinearOperator类可实现无矩阵实现，该实现可利用特殊结构（对角，低秩等）进行高效计算。 它由

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42146888
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