R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息： 这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。克利夫兰、匈牙利、瑞士和长滩。"目标 "字段是指病人是否有心脏病。它的数值为整数，0=无病，1=有病。 目标: 主要目的是...
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 ...
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例
什么是频率学派？ 在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？ 什么是贝叶斯学派？ 在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变...
二进制数据的贝叶斯非参数聚类算法（Matlab代码实现）
💥1 概述利用图像结构信息是字典学习的难点,针对传统非参数贝叶斯算法对图像结构信息利用不充分,以及算法运行效率低下的问题,该文提出一种二进制数据的贝叶斯非参数聚类算法。 🎉3 参考文献[1]董道广,芮国胜,田文飚,张洋,刘歌.具有聚类结构相似性的非参数贝叶斯字典学习算法[J].电子与信息学报,2...
【MATLAB第4期】源码分享#基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的时间序列预测模型，含源代码+中文注释，保姆级教学
clc; clear; close all; %% -------------- 1.初始化变量 ------ ---------- opt.Delays = 1:30;%数据滞后30 %opt.dataPreprocessMode为数据预处理，'None'代表无处理，'Data Standardi...
m基于贝叶斯理论的超分辨率重构算法matlab仿真，对比Tikhonov重构算法
1.算法描述 超分辨率(Super-Resolution)通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率，通过一系列低分辨率的图像来得到一幅高分辨率的图像过程就是超分辨率重建。超分辨率成像（SR-imaging）是提高成像系统分辨率的一类技术。光学SR技术可以超越系统的衍射极限，而几何SR则可以提高数字成...
贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类是一种基于概率的分类算法，它通过计算每个特征对于类别的贡献来预测给定数据的类别。它是一种监督学习（Supervised Learning）算法，用于解决分类问题（Classification）。朴素贝叶斯分类的核心思想是基于贝叶斯定理，即给定类别的概率可以用给定特征的概率来计算。该算法...
04 贝叶斯算法 - 贝叶斯网络
01 贝叶斯算法 - 朴素贝叶斯02 贝叶斯算法 - 案例一 - 鸢尾花数据分类03 贝叶斯算法 - 案例二 - 新闻数据分类 之前聚类算法中讲了__无向图__的聚类算法 - __谱聚类__。13 聚类算法 - 谱聚类 本章介绍的贝叶斯算法是__有向图__的聚类算法。 区别:__谱聚类__的无向图里...
02 贝叶斯算法 - 案例一 - 鸢尾花数据分类
01 贝叶斯算法 - 朴素贝叶斯 常规操作： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from sklearn.preprocessing impo...
贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女
一.从贝叶斯公式开始 贝叶斯分类其实是利用用贝叶斯公式，算出每种情况下发生的概率，再取概率较大的一个分类作为结果。我们先来看看贝叶斯公式： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B) 其中P(A|B)是指在事件B发生的情况下事件A发生的概率。 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：...
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