贝叶斯反演 贝叶斯统计，尤其是贝叶斯逆问题中使用的算法的集合

针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

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应用实例 由AT&T贝尔实验室开发的APRI系统 从数据中学习和使用贝叶斯网络，用来识别那些有赖账倾向的客户 NASA vista系统 预测推进系统的失败率 分析更精确的时间窗口，提供高可靠度的行动 动态决定显示哪些信息

桑普利 2018年5月29日：0.3版 Sampyl是一个使用MCMC方法从概率分布中采样的软件包。 类似于使用theano来计算梯度的PyMC3，Sampyl使用来计算梯度。 但是，您可以自由编写自己的梯度函数，而不必使用autograd。 该项目的开始是通过仅使用Python和numpy定义模型来使用MCMC采样器的方式。 Sampyl当前包括以下采样器： 大都会-哈丁斯 哈密​​顿量 坚果 片 对于每个采样器，您传入一个函数，该函数计算要从中采样的分布的对数概率。 对于汉密尔顿和NUTS采样器，还需要梯度对数概率函数。 如果安装了autograd，则将自动计算梯度。 否则，采样器将接受gradient log-p函数，无论是否安装了autograd，都可以使用它们。 它仍在积极开发中，即将推出更多功能！ 依存关系 适用于Python 2或3。 当前， 和是唯一的依赖项。 要使

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介绍了第三章的算法实现的不足，分析了问题出现的原因，以及提出了改进算法的方法。第五章算法测试与评估。本章是本文的重点，对算法进行对比测试，得到了准确率、精确率、

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人工智能选股之朴素贝叶斯模型主要讲解概率模型的股票交易市场中的应用，值得学习与借鉴