Python机器学习 通用机器学习算法的Python代码

贝叶斯实现言论过滤器、过滤垃圾邮箱、新浪新闻分类

最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为 x ：-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 1.根据最小错误率贝叶斯决策，利用 Matlab 完成分类器的设计。 1）写出相应程序语句的文字说明； 2）程序设计过程中，要求有子程序的调用。 3）根据上述例题中的数据，画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 2.根据最小风险贝叶斯决策，决策表如下。 1）请重新设计程序，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 2）在损失矩阵为 0-1 损失函数时，比较最小错误贝叶斯决策和最小风险决策的结果 是否一致。

时序预测_Bayes贝叶斯推理_优化LSTM预测Matlab实现(含完整源码+数据) Matlab实现了随机波动率模型(包括LSTM-SV, SV等)的贝叶斯推理、预测和模拟。

这是一个简单的应用LSTM在Pytorch文本分类任务上，使用贝叶斯优化超参数调优。 【配置】 可以在src/constants.py文件中设置各种超参数。 每个变量的说明如下。 注意，对于贝叶斯优化，要调优的超参数应该以元组的形式传递。 你可以将参数设置为一个元组或一个特定的值。 前者意味着该论证将被纳入贝叶斯优化的主题，而后者意味着它不应被纳入。 【操作运行】 参考代码中的项目说明文件，按照说明一步步操作

图像矩阵matlab代码贝叶斯 MATLAB代码可运行维稳健的MCMC来进行分层贝叶斯反演，如Dunlop，Iglesias和Stuart撰写的《分层贝叶斯能级集反演》所述。 提供了三个示例正向模型：直接点观测，地下水流模型和电阻抗层析成像模型。 提供了以下文件： run_mcmc.m ，在文件开头定义的参数（网格分辨率，样本数量，先前的平滑度等）下执行MCMC。 可选地，输出可以显示为数字。 长度比例参数和一些傅立叶模式的痕迹保存在内存中。 gaussrnd.m根据给定的平滑度参数alpha，反比例尺参数tau和网格大小N，从本文概述的高斯先验生成2D样本。该样本在傅立叶空间中提供，并重整为N ^ 2 * 1向量。 make_lvl.m取一个代表连续函数的方阵，以及两个级别的阈值，返回代表分段常数函数的矩阵。 阈值函数采用的值在此文件中定义。 ell.m选择适当的正向模型，将阈值函数映射到输出测量值。 这三个模型包含在model_id.m，model_gwf.m和model_eit.m中。 model_id.m对分段常数字段进行直接观察。 观察是在J点的正方形网格上进行的。 J在文件

2018-春季-人工智能-No04-Topic 05-不确定性推理-Bayes实验Python代码1

Bayes统计理论 基于经典统计方法的多传感器数据处理。 经典统计理论的两个特征： 不采用先验概率； 概率是一种类似频数的解释。 经典统计理论的基本原理：小概率原理。 经典统计理论的不足： 将被测参数看做一个固定值，没有充分利用其先验信息； 精度和信度是预定的，不依赖于样本。

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and

机器学习 Parag Singla教授教授的机器学习课程作业。 每个文件夹都包含问题说明，Python代码和最终报告（具有图形等）。 作业 线性回归 局部加权线性回归 逻辑回归 高斯判别分析 朴素贝叶斯 SVM（使用Pegasos和libsvm） 决策树 神经网络 K均值 PCA +支持向量机 PyTorch中的神经网络 在PyTorch / Keras中的CNN