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。**

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：