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基于先验知识的贝叶斯网络结构学习算法
从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地,学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间(NP)难题。 为了解决这个问题,已经提出了许多启发式算法,并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而,现有算法对先验知识有一些限制,例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中,我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法,并提出了一种称为约束MCMC(C-MCMC)算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识:父节点的存在,父节点的不存在以及分布知识,包括边缘的条件概率分布(CPD)和节点的概率分布(PD)。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验,以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。
2024-04-09 10:39:16
2.16MB
研究论文
1
贝叶斯网络GeNIe软件安装包-academic版本-4.1.3402版本
2023.10.2官网发布的新版本。下载完成后,填写学生姓名和学校就可以免费使用,请勿商用。 用于构建、学习和探索贝叶斯网络和其他概率图形模型。
2024-03-06 19:01:48
19.31MB
网络
网络
1
基于机器学习算法:朴素贝叶斯和SVM 分类-垃圾邮件识别系统(含Python工程全源码)
本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型,通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练,进行相关词汇词频的统计分析,实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块:数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置,在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置,也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract,将PIL 文件夹里的.py 文件,改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号,分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。
2024-03-06 16:41:14
28.64MB
机器学习
支持向量机
朴素贝叶斯算法
分类算法
1
bayesian signal processing, Candy
贝叶斯信号处理,经典理论书籍。 经典与现代,滤波方法
2024-03-02 13:07:46
19.73MB
贝叶斯
1
基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测,matlab代码,要求2019及以上版本 评价指标包括:
基于贝叶斯优化长短期记忆网络(bayes-LSTM)的时间序列预测,matlab代码,要求2019及以上版本。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-02-21 11:41:42
24KB
网络
网络
matlab
lstm
1
bayesFactor:用于贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包-matlab开发
用于贝叶斯因子统计分析的Matlab软件包。 有关文档和示例,请参见:https ://klabhub.github.io/bayesFactor/
2024-02-17 13:56:16
205KB
matlab
1
数据分析、Python程序设计、数学建模,神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等频繁使用的朴素贝叶斯模型,概率论与数理统计
自己编写并优化的贝叶斯模型,用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手! 语言为Python,在Python3.6~3.8均可运行,需要安装numpy
2024-02-02 09:24:48
1KB
数据分析
python
神经网络
机器学习
1
贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测,bayes-RF回归预测,多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、M
贝叶斯算法(bayes)优化随机森林的数据回归预测,bayes-RF回归预测,多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-01-23 09:06:13
60KB
随机森林
1
最小错误率贝叶斯(bayes)决策(随机生成两百个样本)
贝叶斯决策 学习了一个学期的模式识别课程,老师讲的很好,深入浅出,无奈我脑子不够用没有理解到其中精髓,现在整理了一下听课笔记,以备以后需要时翻阅。这篇文章记录的是贝叶斯决策,其中包括最大后验、最大似然和贝叶斯决策的直观理解和数学理论。 关于先验和后验 关于什么是先验概率和后验概率, 余生最年轻在他的博客里解释的很好。先验(Priori )概率直观上理解,所谓“先”,就是在事情之前,即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。比如抛硬币,我们都认为正面朝上的概率是0.5,这就是一种先验概率,在抛硬币前,我们只有常识。这个时候事情还没发生,我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。 后验(Posteriori)概率直观上理解是事情已经发生了,事情发生可能有很多原因,判断事情发生时由哪个原因引起的概率。
2024-01-18 12:45:26
2KB
课程资源
1
基于DBAN的监控视频数据挖掘
视频挖掘主要涉及三个层次的工作:视频数据预处理,视频特征数据提取及视频模式发现与表示。针对监控视频数据,以人体姿势识别和行为理解为挖掘任务开展视频数据挖掘研究。提出了一个带有二维身体部位表示法的动态贝叶斯动作网(DBAN)基本框架来提高人体姿势定位的准确性及行为识别的精度,并通过实验证明了该方法的有效性。
2024-01-15 09:29:47
1.14MB
视频挖掘
监控视频
动态贝叶斯动作网
1
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