贝叶斯网络的循环信念传播算法的实现 贝叶斯网络和循环信念传播 贝叶斯网络可用于编码事件之间的一组因果或逻辑概率依赖关系。它们采用有向无环图的形式,每个节点都与一个概率表相关联,该概率表定义了它根据其父节点的值获取每个可能值的概率。 Loopy Belief Propagation 是一种算法,它计算网络每个节点的边际概率分布的近似值,以预先设置的一组选定“观察”变量的值为条件。 这是一个近似值,它表现得好像每个节点的父节点在给定节点的情况下是条件独立的。仅当所考虑的图实际上是一棵树(没有无向循环)时,这才是正确的,在这种情况下,近似值是精确的。 该算法的一个典型失败案例是,当某些节点的父节点既高度相关又非常随机(尤其是simple_net此存储库中的示例的情况;))。然后,即使算法收敛(并非总是如此),它也很可能收敛到错误的值。 另一方面,对于观察结果几乎可以肯定确定网络其余部分的值的网络(这在现实世界的问题中并不少见),循环信念传播算法提供了一个非常好的近似值
2022-06-12 14:05:26 14KB 算法 rust
机器学习课设大作业基于BERT和朴素贝叶斯算法的新闻文本分类项目(源码+大作业+数据集)。一个很完整的项目源码,操作没难度,新手也可放心下载。 data文件夹中已经包括了初始的数据集和处理之后的数据集。.csv文件初始数据集,另外两个是经过News_prediction.ipynb代码处理过的。在Bert和NaiveBayes训练函数中直接加载上来。 result文件夹中的文件是朴素贝叶斯和Bert模型训练后的输出文件 互联网假新闻分类 一共三种类别:真新闻、假新闻、不用判断 40000条训练文本数据,10000条测试数据。 基于正则表达式和Jieba完成特征工程 朴素贝叶斯:tf-idf词嵌入。87.4% BERT:cn-wmm预训练词向量。5-epoch,91.4%
包括matlab和R语言程序
2022-06-10 09:10:30 3.87MB matlab R
这个包是Julia中概率图形模型算法的轻量级实现 特征 目前,它处理离散因子图的操作(使用 API 构建或通过从 UAI Competition 格式的文件加载),以及通过信念传播(边际、最大边际和混合边际推理)进行近似推理。 因子图是由变量节点和因子节点组成的二分图。变量节点与随机变量相关联,因子节点与域是相邻(变量)节点的直接乘积的函数相关联。在最简单的离散情况下,因子节点与表示函数的多维数组(因子)相关联。
2022-06-10 09:07:00 265KB julia 算法
用朴素贝叶斯分类算法做中文文本分类-附件资源
2022-06-10 09:03:29 23B
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matlab如何敲代码 用于时间序列分析的贝叶斯动态线性模型 OpenBDLM是Matlab开源软件,开发用于使用贝叶斯动态线性模型进行时间序列分析,其时间步长约为一小时或更长。 OpenBDLM能够同时处理多个时间序列数据,以解释,监视和预测其长期行为。 该方法通过使用描述基线,外部影响和残差的隐藏状态变量的叠加对原始时间序列建模来工作。 OpenBDLM包含一个异常检测工具,该工具可以在完全概率的框架中检测异常行为。 OpenBDLM处理缺少数据和不均匀时间步长向量的时间序列。 去看看我们在哪里可以找到教程 如何引用 OpenBDLM,使用贝叶斯动态线性模型进行结构健康监测的开源软件, , 和在2019年5月第十三届国际土木工程应用统计学和概率国际会议(ICASP13)的会议记录中[] [] [] 安装 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本,以直接使用,测试和开发。 先决条件 在Mac OSX或Windows上安装的Matlab(版本2016a或更高版本) 需要Matlab统计和机器学习工具箱。 正在安装 将ZIP文件解压缩(或克隆git存储库)到您要使用的文件夹
2022-06-09 22:57:35 99.84MB 系统开源
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压缩感知稀疏贝叶斯算法,包含SBL,TSBL和TMSBL算法。亲自测试能够使用
2022-06-09 20:04:46 479KB 贝叶斯算法
基于贝叶斯的恶意流量检测可视化程序
贝叶斯变化点检测与时间序列分解 说明见包内readme文档 一种贝叶斯算法,用于检测变化点并将时间序列分解为趋势、季节性和突变。 时间序列数据的解释受模型选择的影响。不同的模型可以对同一数据的模式、趋势和机制给出不同甚至相互矛盾的估计,这一限制可以通过本软件包中的突变、季节性和趋势(BEAST)的贝叶斯估计得到缓解。BEAST试图通过放弃“单一最佳模型”的概念,并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理,从而改进时间序列分解。它是一种灵活的工具,可以揭示时间序列观测中的突然变化(即变化点)、周期变化(例如季节性)和非线性趋势。BEAST不仅可以告诉您何时发生更改,还可以量化检测到的更改为真的可能性。它不仅检测分段线性趋势,还检测任意非线性趋势。BEAST适用于遥感、金融、公共卫生、经济、气候科学、生态学和水文学等各种实时序列数据。示例应用包括使用它来确定生态数据中的制度变迁,从卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图,检测经济数据中的市场趋势,查明气候数据中的异常和极端事件,以及揭示生物数据中的系统动力学
2022-06-08 12:04:38 3.88MB 算法
数据挖掘 贝叶斯算法 C++ 贝叶斯算法一般都用MATLAB实现,好不容易找到个C++的,可以用到工程中去