Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。 首先，目标是什么？MCMC的目标是从某个概率分布中抽取样本，而不需要知道它在任何一点的确切概率。MCMC实现这一目标的方式是在该分布上 "徘徊"，使在每个地点花费的时间与分布的概率成正比。如果 "徘徊 ...
Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型
在本文中，我们将在贝叶斯框架中引入回归建模，并使用PyMC3 MCMC库进行推理。 我们将首先回顾经典或频率论者的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。 用PyMC3...
使用python进行贝叶斯统计分析
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程. # Imports import pymc3 as pm # python的概率编程包 import numpy.random as npr # numpy是用来做科学计算的 import numpy as np import ...
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点：贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。 1. 贝叶斯推断 贝...
【Python机器学习】实验06 贝叶斯推理3
2 数据读取–训练集和测试集的划分#划分数据为训练数据和测试数据 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2...
用Python构建贝叶斯信念网络解决Monty Hall三门问题
用Python构建贝叶斯信念网络解决Monty Hall三门问题 简介 本文将向你展示如何利用Python构建简单的贝叶斯信念网络，并用它来进行严格的推理。 我们要建模的问题是著名的 蒙提霍尔问题 (也叫三门问题)。选择蒙提霍尔问题是因为它具有如下3个特征，这3个特征使得它非常适合作为教程举例： 它...
使用Python实现贝叶斯分类器-------文章中有源码
一、实验目的使用Python实现贝叶斯分类器。二、实验原理算法原理假设y 的取值有y1,y2……yn.x的特征有x1,x2 ……xm.则朴素贝叶斯及当x={x1i, x2i, ……xmi}时比较y取值概率的大小。即max（p(y|{x1i, x2i, ……xmi})）而p(y|{x1i, x2i, ...
手把手 | Python代码和贝叶斯理论告诉你，谁是最好的棒球选手
除了文中所附的代码块，你也可以在文末找到整个程序在Jupyter Notebook上的链接。 在数据科学或统计学领域的众多话题当中，我觉得既有趣但又难理解的一个就是贝叶斯分析。在一个课程中，我有机会学习了贝叶斯统计分析，但我还需要对它做一些回顾和强化。 从个人观点出发，我就是想更好地理解贝叶斯理论，...
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