Matlab中dither的实现代码巢穴 贝叶斯证据计算的嵌套采样算法的 Python 实现。 该存储库是 Matthew Pitkin 和 Joe Romano 的基于 MATLAB 的 matlabmultinest 代码的一个端口，部分基于 Issac Trotts 的“mininest.py”代码，可在 John Skilling 的网站上找到。 这段代码的目的是重现matlabmultinest代码中作为例子给出的频率模型的贝叶斯证据计算。 这里的例程是用 Python 编写的，应该接受先验密度和似然函数作为参数，并且要求从先验密度生成样本的函数也作为参数传递。 PyNest.nested_sampler 函数应该通过使用差分进化（最初由 Storn 和 Price）生成建议，然后使用 Metropolis-Hastings 规则接受或拒绝这些建议，从而执行带有容差计算的嵌套采样。 这种类型的算法生成可逆马尔可夫链，以便从先验生成一些独立的样本，这取决于采取多少步骤来允许链忘记其起点。 最后，基于现有样本群中最低似然样本设置的硬截断值来接受或拒绝样本。 我对 matlabmu

使用朴素贝叶斯对newsgroup文档分类的Python实现

贝叶斯超参数优化matlab代码主动 GP 超参数学习 这是 MATLAB 中描述的主动学习 GP 超参数方法的 MATLAB 实现 Garnett, R.、Osborne, M. 和 Hennig, P. 高斯过程线性嵌入的主动学习。 (2014)。 第 30 届人工智能不确定性会议（UAI 2014）。 给定函数f上的 GP 模型： 该例程依次选择一系列位置X = { x i } 进行观察，目的是尽快学习 GP 超参数θ 。 这是通过保持概率信念p ( θ | D ) 并通过最大化贝叶斯主动学习差异 (BALD) 标准来选择每个观察位置来完成的 N. Houlsby、F. Huszar、Z. Ghahramani 和 M. Lengyel。 用于分类和偏好学习的贝叶斯主动学习。 (2011)。 arXiv 预印本 arXiv:1112.5745 [stat.ML]。 此实现使用 Garnett 等人中描述的对 BALD 的近似。 上面的论文，它依赖于近似 GP 超参数边缘化的“边缘 GP”（MGP）方法。 主要入口点是learn_gp_hyperparameters.m 。 有关简

MATLAB源码集锦-基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现

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关于贝叶斯分析基础的知识，这个是本人幸苦编辑的pdf，欢迎大家下载，也欢迎大家指出其中写的不正确的地方。多谢多谢，还望多多交流

针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。

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基于机器学习设计并开发了一个电影推荐系统，首先使用网络爬虫技术获取大量电影数据，采用朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）训练模型构建中文文本分类器。随后使用已构建朴素贝叶斯模型，利用已训练的好评差评分类器，输入影评以预测好评率，并且结合用户输入进行个性化推荐。基于机器学习的电影推荐系统设计+flask+朴素贝叶斯+爬虫+mysql+python

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