本文用的是sciki-learn库的iris数据集进行测试。用的模型也是最简单的，就是用贝叶斯定理P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B)，计算每个类别在样本中概率（代码中是pLabel变量） 以及每个类下每个特征的概率（代码中是pNum变量）。 写得比较粗糙，对于某个类下没有此特征的情况采用p=1/样本数量。 有什么错误有人发现麻烦提出，谢谢。 [python] view plain copy # -*- coding:utf-8 -*- from numpy import * from sklearn import datasets import numpy as np cl

c语言版本的贝叶斯算法实例

作为开发贝叶斯网络和概率编程的matlab开源库分享给大家，作为刚入门的你应该最为合适，另外这个代码在github上也能找到，还包括基于python的和基于R语言的库也能找到，如果大家有兴趣的化可以关注我一下，有问题一起探讨，谢谢！

附件为用户对其购买的蚊帐进行评论的数据集，利用Python中的BernoulliNB类对用户的评价数据进行分类，分类的目的是预测用户的评价内容所表达的情绪（积极或消极）。

隐式反馈的贝叶斯个性化排名 该存储库使用pyTorch（ ）实现贝叶斯个性化排名其他存储库也实现了此模型，但是评估需要更长的时间。 因此，我使用带有GPU加速功能的pyTorch来实现此模型以进行评估。 实现细节将在下一节中说明。 环境 硬件 AMD锐龙7 3700X 8核处理器 三星DDR4 32GB NVIDIA TitanXp 软件 作业系统 我同时使用Windows和Linux（Ubuntu）。 Python包 在执行此代码之前，您必须安装以下软件包。 Python== 3.6 pytorch == 1.3.1 numpy == 1.15.4 熊猫== 0.23.4 您可以通过执行以下命令或通过anaconda安装这些软件包。 pip install -r requirements.txt 用法 0.准备数据 此代码支持movielens 1m数据和moviele

A-stock-prediction-algorithm-based-on-machine-learning （陆续更新）重新整理过的基于机器学习的股票价格预测算法，里面包含了基本的回测系统以及各种不同的机器学习算法的股票价格预测，包含：LSTM算法、Prophet算法、AutoARIMA、朴素贝叶斯、SVM等 强烈推荐大家去看看sklearn库的文档，地址：[ ] 2021-2-6 出现紧急问题，重新发布 12-3 股票消息面分析 给出一个基于nlp情感分析的消息面分析算法。从新浪财经上获取新闻个股预测情况，使用jieba进行切词和使用snownlp进行情感分析，进行回测。 11-27 修正机器学习算法/DecisionTree.py RandomForest.py 上面的逻辑错误。 11-25 visualization/mlpredict-line.py echarts+tushar

基于最小风险的贝叶斯决策 Bayes最小风险决策通过保证每个观测值下的条件风险最小，使得它的期望风险最小。 决策规则：

brms 概述 brms程序包提供了一个接口，以使用Stan来拟合贝叶斯广义（非）线性多元多级模型，这是一个用于执行完整贝叶斯推理的C ++程序包（请参见 ）。 公式语法与软件包lme4的语法非常相似，以提供用于执行回归分析的熟悉且简单的界面。 支持广泛的响应分布，使用户可以在多级上下文中拟合线性，鲁棒线性，计数数据，生存时间，响应时间，序数，零膨胀甚至自定义混合模型等。 进一步的建模选项包括非线性和平滑项，自相关结构，检查数据，缺失值插补等。 另外，可以预测响应分布的所有参数，以执行分布回归。 多变量模型（即具有多个响应变量的模型）也可以拟合。 先前的规范是灵活的，并且明确鼓励用户使用实际上反映其信念的先前发行版。 可以轻松评估模型拟合度，并将其与后验预测检查，交叉验证和贝叶斯因素进行比较。 资源 （统计软件期刊） （R Journal） （具有文档和小插曲的brms网站） （有关

基于最小风险的贝叶斯分类器的设计程序代码

matlab实现贝叶斯（bayes）参数估计