两种常用损失函数： 平方损失： 最小Bayesian风险估计：后验期望 点损失： 最大后验密度估计

更多专业的人工智能相关文章，微信搜索  : robot-learner ， 或扫码   自2014-2015到2018-2019的五个流感季节中，该美国大学研究团队的模型连续5年对美国流感趋势预测最准。   准确预测当年的流感季节发生趋势对经济民生有重要意义，比如对流感高峰何时到了的准确判断有助于合理安排疫苗的研发和生产。   首先为了达到预测的目的，我们需要有历史数据。自1997-1998流感季以来，美国疾病控制和预防中心（CDC）建立一个横跨全国50个州2900多家门诊中心的监测系统。每一周，这些门诊中心自愿上传就诊数量中涉及流感的比例数据。根据各地上传数据，CDC结合各地人口数量，最后

用c++编写的朴素贝叶斯算法，包含零概率处理，数据已在程序中初始化

股票市场是非线性系统，具有内部结构复杂性和外部因素多变性，在股市指数价格和成交量基础上，引入宏观经济指标共同构建模型预测指标体系，并分析各指标之间的长期均衡关系和因果关系。在贝叶斯分析的基础上，将代表网络复杂性的惩罚项引入模型误差函数中，并通过动态调整惩罚因子删减网络中对股票市场不敏感的隐层神经元，在保证模型泛化能力的同时实现网络结构精简。以上证指数为例，构建基于BP算法的结构修剪神经网络预测模型，在不同的预测指标体系下对股票市场运行规律进行学习，并对上证指数进行仿真预测。最后，通过与其他神经网络预测模型比较验证该模型的有效性。

me 贝叶斯线性混合效应模型 R的软件包。基于 该软件包的预构建捆绑包可在。 可以使用典型的install.packages()机制从R内部安装这些文件。 从源代码安装的步骤： 从R内安装remotes软件包： install.packages( " remotes " ) 跑步： remotes :: install_github( " vdorie/blme " )

冠状病毒预测模型 此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法 这是具有随时间变化的接触率（β）的模型。 Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，然后随着锁定和限制的到位而允许其徘徊。 先验被置于基于先验文献的动态参数上； 未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行 ，它使用指定的Stan模型。 欢迎发表评论，反馈，问题和建议：随时在此处打开“问题”或“拉取请求”，在ping我，或给我发送电子邮件（ jamie1212@gmail.com ）。 当前结果 这是澳大利亚最新生成的预报。 请注意，此处适用标准警告和谦虚建模。 理解该图表的一种方法是“以面值获取报告的数据，并对病毒的行为方式做出合理的假设，以及未来的前景如何？” 贡献 此回购遵循Google的标准开源条件； 有关更多详细信

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隐结构模型学习 隐变量是取值未被观察到的变量。通过数据分析： 1 隐变量的个数 2 隐结构 3 隐变量的势 4 模型参数 方法：基于评分函数的爬山法 G是一个隐变量模型，D是一组数据。 是G的参数的某一个最大似然估计， 是G的有效维数。 隐变量势学习爬山算法 隐结构学习双重爬山算法