最大似然估计、最大后验概率估计、贝叶斯估计、朴素贝叶斯方法的区别

推文情感分析 更新（2018年9月21日）：我没有积极维护该存储库。 这项工作是针对课程项目完成的，由于我不拥有版权，因此无法发布数据集。 但是，可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 我建议阅读该的，该可在docs/找到。 数据集信息 我们使用和比较各种不同的方法来对推文（二进制分类问题）进行情感分析。 训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件tweet_id,sentiment,tweet其中tweet_id是标识该tweet的唯一整数， sentiment是1 （正）或0 （负）， tweet是括在""的tweet 。 类似地，测试数据集是tweet_id,tweet类型的csv文件。 请注意，不需要csv标头，应将其从训练和测试数据集中删除。 要求 该项目有一些一般的图书馆要求，而某些则是针对个别方法的。 一般要求如下。 numpy scikit-learn scipy nltk 某些方法特有的库要求是： 带TensorFlow后端的keras ，用于Logistic回归，MLP，RNN（LSTM）和CNN

贝叶斯超参数优化matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习 该模型同时为多个受试者构建和测试纵向轨迹模型，允许使用生物标志物相似性度量的受试者模型的信息共享（即耦合）。 此代码来自我们的“使用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”() 和 OHBM 2018。 目录 blr_sim 目录包含用于模拟的顶级文件，而 blr 目录包含大部分模型训练、预测和性能评估代码。 gpml-matlab-v4.0-2016-10-19 目录用于超参数优化，aboxplot 目录用于制作漂亮的箱线图。 utils 包含一些基本的实用功能。 简单的例子 blr_sim 目录中有一个简单的示例，您可以运行和修改它： simple_example 模拟 您还可以通过以下方式运行我们论文中描述的模拟： sim_both_full 这将在 out_blr_sim 目录中为您生成几个中间文件以及两个数字（来自论文），这些数字显示了 50 次模拟运行和 2 个模拟场景（截距变化和受试者轨迹的斜率变化）。 上面的命令至少需要几个小时才能运行，因为它在两个模拟场景（8 x 50 x 4 x 2 =

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如果需要学习bayes试验方法，本书是必备资料，堪称经典之作。

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贝叶斯分类是统计学方法。他们可以预测类成员关系的可能性，如给定样本属于一个特定类的概率。贝叶斯分类主要是基于贝叶斯定理，通过计算给定样本属于一个特定类的概率来对给定样本进行分类。

机器学习C++源码解析-贝叶斯bayes算法-源码+数据

数据挖掘各分类算法原理阐述，朴素贝叶斯、SVM、KNN等算法的代码实现，并用十折交叉验证进行评价和分析。