贝叶斯分类的有关文件所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则

这是完整版 高清 扫描 贝叶斯思维：统计建模的PYTHON学习法.pdf

原文链接：http://tecdat.cn/?p=10932 介绍 在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。  可以 估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。   数据集：纽约州北部的白血病 为了说明如何与空间模型拟合，将使用纽约白血病数据集。该数据集记录了普查区纽约州北部的许多白血病病例。数据集中的一些变量是： Cases：1978-1982年期间的白血病病例数。 POP8：1980年人口。 PCTOWNHOME：拥有房屋的人口比例。 PCTAGE65P：65岁以上的人口比例。 AVGIDIST：到

基于贝叶斯网络的可靠性评估，输入个元件的故障率数据，计算各元件的条件概率，建立贝叶斯网络，贝叶斯推理，得到系统可靠工作情况下各元件的工作概率。

贝叶斯网络改进LSTM，实现预测，比较好的算法

设计了一种基于matlab的手写数字识别系统，全面覆盖多种分类器，有Fisher线性判别，贝叶斯分类器，神经网络，k近邻等等线性与非线性的分类器，识别的准确率较高，具体依据各个算法的不同，可以在此基础上进行改进。

贝叶斯网络的提出就是要解决这个问题。它把复杂的联合概率分布分解成一系列相对简单的模块，从而大大降低知识获取和概率推理的复杂度，使得可以把概率论应用于大型问题。

大致讲解的是贝叶斯网络模型，以及其基本的学习模式，并且添加了基本的应用方法。

贝叶斯网络结构的学习总结 贝叶斯网络建模一般有三种方法：1）依靠专家建模；2）从数据中学习；3）从知识库中创建。在实际建模过程中常常综合运用这些方法，以专家知识为主导，以数据库和知识库为辅助手段，扬长避短，发挥各自优势，来保证建模的效率和准确性。但是，在不具备专家知识或知识库的前提下，从数据中学习贝叶斯网络模型结构的研究显得尤为重要。 常用的结构学习方法主要有两类，分别是基于依赖性测试的学习和基于搜索评分的学习。

**主要是让参赛选手根据训练集中的乘客数据和存活情况进行建模，进而使用模型预测测试集中的乘客是否会存活。乘客特征总共有11个，以下列出。当然也可以根据情况自己生成新特征，这就是特征工程（feature engineering）要做的事情了。**