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搜索资源列表

  1. 定性预测、回归预测、时间序列平滑预测、趋势曲线模型预测、季节变动预测、马尔科夫预测、确定型决策、非确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策、多目标决策等。通过学习，使学生掌握基本预测理论与方法，培养学生根据实际条件选择并建立模型进行预测与决策的能

  2. 定性预测、回归预测、时间序列平滑预测、趋势曲线模型预测、季节变动预测、马尔科夫预测、确定型决策、非确定型决策、风险型决策、贝叶斯决策、多目标决策等。通过学习，使学生掌握基本预测理论与方法，培养学生根据实际条件选择并建立模型进行预测与决策的能力

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-22
    • 文件大小：178kb
    • 提供者：zhoupan03

  1. 模式识别 by Sergios Theodoridis

  2. 内容包括叶斯分类、贝叶斯网络、线性和非线性分类器（包含神经网络和支持向量机）、动态编程和用于顺序数据的隐马尔可夫模型、特征（包含小波、主成分分析、独立成分分析和分形分析）、特征选择技术、来自学习理论的基本概念、聚类概念和算法等。

  3. 所属分类：网络基础

  1. 基于贝叶斯理论的支持向量机综述

  2. 支持向量机 ( SVM)以其坚实的理论基础 ,和在机器学习领域表现出的良好推广性能 ,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展 ,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论 ,做了大量工作 ,例如:引进贝叶斯理论中先验知识、 后验概率等概念 ,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数 w、 正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果 ,使支持向量机理论更具有实用价值。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-06
    • 文件大小：212kb
    • 提供者：nbayangcewqcewq

  1. 贝叶斯计量经济模型

  2. 包括贝叶斯统计计算 统计分布理论 决策理论等

  3. 所属分类：金融

    • 发布日期：2012-09-22
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：png_007

  1. Matlab统计工具箱中自带的朴素贝叶斯框架

  2. 朴素贝叶斯的模型相信大家不陌生，通过谷歌、百度也能够很容易的搜索到朴素贝叶斯的c++或matlab的源码。但是，如果只是用到朴素贝叶斯的最基本理论，如求后验率、分类器等的话，其实大家大可不必自己去实现代码。在matlab中的统计工具包(Statistics Toolbox)下就有NaiveBayes的类。通过使用这个类，我们可以很轻易实现对数据进行学习、分类、求概率等。下面列出最基本、最常用的用法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-10
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：u011360834

  1. 高斯过程回归方法综述.

  2. 高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小 样本和非线性等复杂回归问题.

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-10-24
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：u012557435

  1. 粒子滤波理论.pdf

  2. 粒子滤波通过非参数化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟方法来实现递推贝叶斯滤波，适用 于任何能用状态空间模型描述的非线性系统，精度可以逼近最优估计。粒子滤波器具有简单、 易于实现等特点，它为分析非线性动态系统提供了一种有效的解决方法，从而引起目标跟踪、 信号处理以及自动控制等领域的广泛关注。本章首先概述用于求解目标状态后验概率的贝叶 斯滤波理论，随后介绍具有普遍适用性的粒子滤波器，最后针对当前粒子滤波器存在的粒子 多样性丧失问题，提出了一种量子进化粒子滤波算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-24
    • 文件大小：495kb
    • 提供者：u013313997

  1. 稀疏贝叶斯模型相关向量机

  2. 相关向量机的MATLAB代码，经过验证是正确的，很实用 推荐相关向量机（Relevance vector machine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Support vector machine,简称SVM）一样的函数形式，与SVM一样基于核函数映射将低维空间非线性问题转化为高维空间的线性问题。 RVM原理步骤 RVM通过最大化后验概率（MAP）求解相关向量的权重。对于给定的训练样本集{tn,xn}，类似于SVM , RVM 的模型输

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-08-27
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：lhyzguolei

  1. Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R and BUGS

  2. There is an explosion of interest in Bayesian statistics, primarily because recently created computational methods have finally made Bayesian analysis tractable and accessible to a wide audience. Doing Bayesian Data Analysis, A Tutorial Introduction

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-11
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：admy55

  1. 模式识别导论的ppt课件

  2. 第八章 模糊模式识别，第二章 判别函数，第六章 聚类分析，第七章    句法结构模式识别，第三章 分类器的设计，第四章 贝叶斯决策理论，第五章 参数估计与非参数估计，模式识别导论

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：mathfish

  1. 具有手性核子-核子势的核物质状态方程中的贝叶斯截断误差

  2. 通过贝叶斯模型分析了手性核子-核子（NN）势在不同扩展阶数下得出的核物质状态方程（EOS）的截断误差。 这些EOS作为无量纲参数Q的函数扩展，该参数由费米动量kF和击穿尺度Λb确定。 由手性有效场理论预测的信度（DoB）间隔是根据贝叶斯定理在相应的扩展系数和特定的先验概率分布函数内计算的。 由DoB间隔生成的EOS的截断误差表现出良好的逐级收敛性，并且具有不同的手性扩展阶电位。 当DoB被认为是1σ可信度，即68.27％的置信区间时，对称核物质和纯中子物质中每个核子结合能的截断误差与Epelba

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：371kb
    • 提供者：weixin_38673548

  1. 贝叶斯概念图的层次结构验证：在企业交易成本经济学理论中的应用

  2. 概念图是描述概念之间的关系的图，在许多知识领域中用作知识表示工具。 在本文中，我们基于Hui等人的建模框架。 （2008年），以便开发适合测试理论经验证据的概念图。 我们通过一组核心原则来确定一种理论，每个核心原则都声称一组独立变量会影响一个因变量，而且每个变量都可以具有多个操作定义。 数据包括从有关研究理论的经验文献中精选的科学文章样本。 我们的“互联网地图”具有比原始版本更多的复杂性。 首先，链接是两层的：第一层链接连接在所讨论理论的测试中相关的变量； 第二层链接表示发现具有统计意义的连接。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：632kb
    • 提供者：weixin_38562392

  1. 基于数据融合理论的煤矿瓦斯动态预测技术

  2. 针对煤矿瓦斯预测中存在的问题,提出了一种以数据融合理论为基础,利用贝叶斯估计方法和自适应加权进行信息处理和数据融合,利用Dempster-Shafer证据理论解决瓦斯预测过程中的不确定性和不精确性问题,并综合考虑煤矿井下瓦斯浓度等相关参数的新方法,实现了对瓦斯状态信息的在线整合,优化了预测参数,提高了煤矿瓦斯预测预报的准确性.该方法从整体上确立了同源数据的完备性,实现了煤矿瓦斯的动态预测.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：966kb
    • 提供者：weixin_38736562

  1. Python编程之基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

  2. 主要介绍了Python编程之基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯，简单介绍了其概述，贝叶斯理论和条件概率，以及朴素贝叶斯的原理等相关内容，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-21
    • 文件大小：176kb
    • 提供者：weixin_38557980

  1. SBICgraph：结构性贝叶斯信息准则（SBIC），用于通过两步算法生成网络模型的网络模型中的模型选择-源码

  2. 输出 github_document SBIC：用于候选模型中模型选择的结构贝叶斯信息准则（SBIC） 该方法的R-package实现在Zhou等人的论文“高斯图形模型的信息增强模型选择及其在代谢组学数据中的应用”中提出。 2020年。 抽象的鉴于许多大型生物数据集的低信噪比性质，我们提出了一种使用高斯图形模型结合先验知识来学习关联网络结构的新颖方法。 我们的策略包括两个部分。 在第一部分中，我们提出了一种称为结构贝叶斯信息准则（SBIC）的模型选择准则，其中先验结构被建模并合并到贝叶斯信息

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：25kb
    • 提供者：weixin_42115003

  1. 从朴素贝叶斯到N-gram语言模型_CodingPark

  2. 从朴素贝叶斯到N-gram语言模型 文章介绍 在本文中你将会学到朴素贝叶斯是什么、朴素贝叶斯有什么应用、实际工程上的小技巧等 N-grame是什么、它比朴素贝叶斯好在哪里等 目录 朴素贝叶斯 N-gram语言模型 两个实例代码 朴素贝叶斯 引言 贝叶斯公式 + 条件独立假设 = 朴素贝叶斯 贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 联合概率公式

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：217kb
    • 提供者：weixin_38502814

  1. 基于稀疏贝叶斯学习的电力线载波通信接收机设计

  2. 针对多径信道和脉冲噪声对电力线载波通信系统性能影响的问题，提出了一种能有效对抗多径信道和脉冲噪声影响的电力线通信系统接收机设计方案。该方案将时域上的电力线信道参数和脉冲噪声联合视作稀疏向量，然后利用稀疏贝叶斯理论联合估计电力线信道和脉冲噪声，从而在接收端得以去除脉冲噪声及补偿信道增益。仿真结果表明，与传统将信道估计与脉冲噪声抑制单独考虑的传统接收机相比，本文提出的接收机方案在误符号率和误比特率等性能指标上有较好的提升。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：65kb
    • 提供者：weixin_38628647

  1. 基于最大主子图分解的贝叶斯网络等价类学习算法

  2. 针对基于约束方法学习贝叶斯网络(BN) 结构的不足, 以及随着条件集的增大, 利用统计方法进行条件独立(CI) 测试不稳定等问题, 提出一种基于最大主子图分解(MPD) 的BN等价类学习算法. 该算法首先通过MPD分解技术对BN的道德图进行分解; 然后利用0 阶和1 阶CI 测试识别部分子图中的V结构, 对于初步未定的V结构利用局部评分搜索确定, 从而避免了冗余检验, 有效地减小了条件集的维数, 并且提高了算法的效率; 最后, 理论证明以及实验结果表明了所提出算法的有效性和合理性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_38718434

  1. 高斯过程回归方法综述

  2. 高斯过程回归是基于贝叶斯理论和统计学习理论发展起来的一种全新机器学习方法, 适于处理高维数、小 样本和非线性等复杂回归问题. 在阐述该方法原理的基础上, 分析了其存在的计算量大、噪声必须服从高斯分布等 问题, 给出了改进方法. 与神经网络和支持向量机相比, 该方法具有容易实现、超参数自适应获取以及输出具有概率 意义等优点, 方便与预测控制、自适应控制、贝叶斯滤波等相结合. 最后总结了其应用情况并展望了未来发展方向.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：248kb
    • 提供者：weixin_38717980

  1. 基于D-vine Copula理论的贝叶斯分类器设计

  2. 高斯判别分析、朴素贝叶斯等传统贝叶斯分类方法在构建变量的联合概率分布时,往往会对变量间的相关性进行简化处理,从而使得贝叶斯决策理论中类条件概率密度的估计与实际数据之间存在一定的偏差.对此,结合Copula函数研究特征变量之间的相关性优化问题,设计基于D-vine Copula理论的贝叶斯分类器,主要目的是为了提高类条件概率密度估计的准确性.将变量的联合概率分布分解为一系列二元Copula函数与边缘概率密度函数的乘积,采用核函数方法对边缘概率密度进行估计 ,通过极大似然估计对二元Copula函数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：226kb
    • 提供者：weixin_38596117
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