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搜索资源列表

  1. 贝叶斯方法

  2. 经典的贝叶斯估计理论、决策理论，电子版文档，可直接打印。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：wuliaoderenweiqi

  1. 平凡而又神奇的贝叶斯方法

  2. 平凡而又神奇的贝叶斯方法

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2012-10-22
    • 文件大小：199680
    • 提供者：c285990920

  1. 贝叶斯方法

  2. 比较具体的介绍主观贝叶斯方法的资料，看过之后很受教育，希望能够帮到大家

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-01-16
    • 文件大小：166912
    • 提供者：pstar96

  1. 初探贝叶斯方法的ppt

  2. 我做的初步介绍贝叶斯算法的PPT哦。里面提到了贝叶斯算法的基本原理以及一些初步应用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-07
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：ilikeprograming

  1. 贝叶斯算法 实现 实例 数据集为字母识别

  2. 通过朴素贝叶斯方法，实现字母的识别，2万个数据集，前1.6万个为训练集，后4000为验证集。 通过实例实现，有源代码。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-07-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：owenrou1234

  1. 无处不在的贝叶斯方法

  2. 无处不在的贝叶斯方法

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-03-27
    • 文件大小：226304
    • 提供者：ozhixin12345678

  1. 贝叶斯机器学习前沿进展综述

  2. 总结了贝叶斯方法在机器学习中的最新进展，具体内容包括被虐死机器学习的基础理论与方法，非参数贝叶斯方法已经常用的推理方法、正则化贝叶斯方法等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-07-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：haha222222

  1. 主观贝叶斯方法

  2. 介绍主观贝叶斯方法，详细介绍贝叶斯公式中各个参数表示的含义

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-24
    • 文件大小：138240
    • 提供者：weixin_40952784

  1. 贝叶斯方法

  2. 1. 偏差和方差的分析 2. 贝叶斯方法 3. 正则化与稀疏性

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-18
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：haoge999

  1. 基于贝叶斯方法t-GARCH下的期权定价

  2. 基于贝叶斯方法t-GARCH下的期权定价 ，胡乐，李亚琼，本文采用贝叶斯方法，在t-GARCH波动率模型下研究了期权定价问题。采用了贝叶斯方法对t-GARCH模型进行了后验推断以及对期权价格的预测�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-03
    • 文件大小：564224
    • 提供者：weixin_38678300

  1. Python-bayesAB快AB测试的贝叶斯方法

  2. bayesAB: 快AB测试的贝叶斯方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 扩展Behrens-Fisher问题以检验线性回归中的坡度相等：贝叶斯方法

  2. 在统计变量中，当两个正态分布的随机变量的方差不相等时测试均值的均等性在统计文献中称为“贝伦斯－费舍问题”。 众所周知，感兴趣参数的后验分布是贝叶斯统计推断的本原。 对于基于后验分布的统计程序的常规实施，需要简单有效的方法。 由于使用数值积分获得了贝伦斯-费希尔问题的精确后验分布的计算，因此将讨论和比较几种近似方法。 讨论了基于这些近似的检验和贝叶斯最高后验密度（HPD）区间。 我们将提出的近似值扩展到简单线性回归模型中的并行度测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722588

  1. sensor-data-fusion-full-stack:该项目实现了贝叶斯方法，如Wolfgang Koch的《跟踪和传感器数据融合》一书中所述-源码

  2. 传感器数据融合-全栈 该项目实现了传感器数据融合的三个加一主要Struts，分别是贝叶斯推理。 那是： 引发 预言 过滤 追溯 如所述。 如果时间允许，这些模型还将涵盖 交互多个模型（将操纵类纳入动力学模型） 多重假设跟踪（允许多个“现实”以“适者生存”的方式融合） 为了实现这一点，我们需要一系列功能： 从一个或多个传感器生成传感器数据，但会增加一些噪声。 真实和SDF堆栈的可视化生成近似值。 通过游戏学习的UI 粗略的发展计划： 现在将问题减少到一维。 产生信号源并增加可调

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_42128537

  1. 数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

  2. 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常general且

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：339968
    • 提供者：weixin_38633157

  1. 毫米波通信中非线性均衡和信号检测的贝叶斯方法

  2. 毫米波通信中非线性均衡和信号检测的贝叶斯方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38620893

  1. 签名网络中社区建模和检测的贝叶斯方法

  2. 人们对探索具有正向和负向链接的签名网络的兴趣与日俱增，因为它们比未签名的网络包含更多的信息。 作为签名网络分析的基本问题，社区检测和符号（或态度）预测仍然是主要挑战。 为了解决这些问题，我们提出了一种生成贝叶斯方法，其中：1）提出了一种带符号的随机块模型，通过明确地表示从一个随机的符号链接的密度和受挫程度的分布，来描述带符号网络的社区结构。 2）通过理论推导用于参数估计的变分贝叶斯EM和用于模型选择的基于变分的近似证据，提出了一种模型学习算法。 通过与合成网络和现实网络中的最新方法进行比较，所提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38659622

  1. 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-源码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42104366

  1. bayes-hse：基于贝叶斯方法的HSE课程的解决方案-源码

  2. bayes-hse：基于贝叶斯方法的HSE课程的解决方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：752640
    • 提供者：weixin_42160252

  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

  1. 数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

  2. 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。——题记这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：339968
    • 提供者：weixin_38689055
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