贝叶斯模型matlab代码帕累托平滑重要性抽样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证参考代码 介绍 这些文件为 Matlab/Octave 和 Python（由 制作的 Python 端口）实现了帕累托平滑重要性采样 (PSIS) 和 PSIS 留一法交叉验证。 loo 包中对应的 R 代码 相应的 R 代码可以在 中找到，也可以从 中获得。 ArviZ 中的 Python 代码 PyPI 中可用的 loo 和 psislw 函数具有相应的功能（请参阅 参考资料）。 内容 'm' 文件夹中的 Matlab/Octave 代码 'psislw.m' - 对数重要性权重的帕累托平滑 'psisloo.m' - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密度 'gpdfitnew.m' - 估计广义帕累托分布的参数 'sumlogs.m' - 向量的总和，其中数字用对数表示 'py' 文件夹中的 Python 模块 'psis.py' - 在 Python (Numpy) 模块中包含以下函数 psislw - 对数重要性权重的帕累托平滑 psisloo - 帕累托平滑重要性采样留一法对数预测密

更多专业的人工智能相关文章，微信搜索  : robot-learner ， 或扫码   自2014-2015到2018-2019的五个流感季节中，该美国大学研究团队的模型连续5年对美国流感趋势预测最准。   准确预测当年的流感季节发生趋势对经济民生有重要意义，比如对流感高峰何时到了的准确判断有助于合理安排疫苗的研发和生产。   首先为了达到预测的目的，我们需要有历史数据。自1997-1998流感季以来，美国疾病控制和预防中心（CDC）建立一个横跨全国50个州2900多家门诊中心的监测系统。每一周，这些门诊中心自愿上传就诊数量中涉及流感的比例数据。根据各地上传数据，CDC结合各地人口数量，最后

为了能够有效地识别水军，在以往相关研究基础上，设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器，并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证，实验结果表明，提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下，保证水军识别的准确率，而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率。

贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s

概率流 ProbFlow是一个Python软件包，用于使用或构建概率贝叶斯模型，对这些模型执行随机变异推理，并评估模型的推理。 它提供了用于构建贝叶斯神经网络的高级模块，以及用于构建定制贝叶斯模型的低级参数和分布。 这项工作仍在进行中。 Git存储库： : 文档： : 错误报告： ： 入门 ProbFlow使您可以快速轻松地构建，拟合和评估在和或之上运行的自定义贝叶斯模型（或模型！）。 使用ProbFlow，贝叶斯模型的核心构建块是参数和概率分布（当然还有输入数据）。 参数定义自变量（特征）如何预测因变量（目标）的概率分布。 例如，简单的贝叶斯线性回归 可以通过创建ProbFlow模型来构建。 这只是一个继承pf.Model （或pf.ContinuousModel或pf.CategoricalModel取决于目标类型）的类。 __init__方法设置参数，而__call

伯克利人工智能先导课cs188作业，朴素贝叶斯模型和KNN算法实现手写数字识别，准确率都达到很高水平，有说明文件，有训练结果绘图，适合新手入门

电动装置-基于贝叶斯模型的电网操作人因可靠性评估方法及装置.zip

基于非参数贝叶斯模型的列车卫星定位方法

WinBUGS(Bayesian Inference Using Gibbs Sampling)是英国剑桥公共卫生研究所的MRC Bostatistics Unit推出的用马尔可夫链一蒙特卡罗(Markovchain MonteCarlo，MCMC)方法进行贝叶斯推断的专用软件包。

该文档包含生成模型、判别模型的区别，高斯判别模型与LR之间的关系，NB以及基于拉普拉斯平滑处理的NB的例子，EM算法流程及例子，最后以一个常见的垃圾邮件分类为例解释说明贝叶斯算法。