机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7) 机器学习实战(第四章-朴素贝叶斯-所有代码与详细注解及相关数据文件-python3.7)

“学海拾珠”系列之七十二：贝叶斯动态面板模型下的基金业绩持续性.pdf

介绍了贝叶斯潜在动态因子的模型估计方法，写出了参数和因子的具体后验分布以及吉布斯抽样的原理。

考生在填报高考志愿时, 针对复杂繁多的各类高校信息数据, 传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配, 考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据, 这无疑增加了考生的时间成本. 为此本文提出了基于高考领域知识图谱, 使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法, 设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统. 与传统的搜索引擎不同的是, 基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配, 减少考生重复搜索和筛选数据的次数. 测试结果表明, 本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.

地震波阻抗反演可以直接提供地下介质的弹性信息，为后续的煤层识别，水通道预测以及陷落柱识别等提供可靠的资料。在面对复杂地质条件时，现有的波阻抗反演方法精度较低，不能满足实际勘探的需求。反射率法通过求解弹性波动方程获得弹性参数信息，能够模拟全波场响应以及地震波的各种传播效应，能更精确地考虑透射损失、多次波等引起的地震波振幅和相位变化，精度较高，同时计算效率高于其他波动方程求解方法。因此，基于贝叶斯框架，建立了反射率法的反演目标函数并通过引入柯西分布作为先验分布提高反演结果的分辨率，形成了一种基于贝叶斯的反射率法反演方法。将该方法应用于布尔台煤矿地震数据中，获得的波阻抗反演结果与测井资料匹配度较好，相比于常规方法分辨率更高，精度高，能够有效识别薄煤层和深部煤层分布，有效验证了新方法的可行性和有效性。该方法能为利用地震反演技术识别煤层及陷落柱等小构造，预测顶底板水分布提供有力的资料。

蕨菜2.6丰度估计 有关蕨菜的新闻，更新和说明，请访问： : Bracken的同行评审论文（2017年1月2日发布）： ： 安装 Bracken是Kraken 1或Kraken 2的配套程序，而Kraken在分类树中将读取分类为多个级别，而Bracken允许使用这些分类在单个级别上估计丰度（例如Bracken可以估计样本中物种的丰度）。 在安装Bracken之前，请先安装Kraken：可从此处下载Kraken： ： 轻松安装Bracken： bash install_bracken.sh 硬蕨安装： cd src/ && make Add bracken/bracken-build and scripts in src/ to your PATH 重要信息：蕨菜与MPA风格的报告不兼容。 Bracken需要kraken / kraken2中的默认报告格式。 蕨菜2.5.

最大权生成树MSWT的建立过程 1. 对于给定的分布P(x)，对于所有的i≠j，计算联合分布P(xi|xj)； 2.使用第1步得到的概率分布，计算任意两个结点的互信息I(Xi,Yj)，并把I(Xi,Yj)作为这两个结点连接边的权值； 3.计算最大权生成树(Maximum-weight spanning tree) a. 初始状态：n个变量(结点)，0条边 b. 插入最大权重的边 c. 找到下一个最大的边，并且加入到树中；要求加入后，没有环生成。否则，查找次大的边； d. 重复上述过程c过程直到插入了n-1条边（树建立完成） 4. 选择任意结点作为根，从根到叶子标识边的方向； 5. 可以保证，这课树的近似联合概率P'(x)和原贝叶斯网络的联合概率P(x)的相对熵最小。

朴素贝叶斯算法在 Kaggle 上可用的肥料数据的应用 数据集来源：https ://www.kaggle.com/gdabhishek/counter-prediction

基于贝叶斯BP 神经网络的区间需水预测方法.pdf

使用基于朴素贝叶斯的机器学习的 3 类问题的一维矩阵分类。 它还包含一个基于矩阵的示例，用于输入大小为 12 和 3 个特征的样本