Example PyMC3 project for performing Bayesian data analysis using a probabilistic programming approach to machine learning.

贝叶斯优化 Hyperband 超参数优化 实施 要求 - numpy - scipy - statsmodels - dask - torch (example) 安装 pip3 install bohb-hpo 用法 from bohb import BOHB import bohb . configspace as cs def objective ( step , alpha , beta ): return 1 / ( alpha * step + 0.1 ) + beta def evaluate ( params , n_iterations ): loss = 0.0 for i in range ( int ( n_iterations )): loss += objective ( ** params , step = i )

贝叶斯超参数优化matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习 该模型同时为多个受试者构建和测试纵向轨迹模型，允许使用生物标志物相似性度量的受试者模型的信息共享（即耦合）。 此代码来自我们的“使用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”() 和 OHBM 2018。 目录 blr_sim 目录包含用于模拟的顶级文件，而 blr 目录包含大部分模型训练、预测和性能评估代码。 gpml-matlab-v4.0-2016-10-19 目录用于超参数优化，aboxplot 目录用于制作漂亮的箱线图。 utils 包含一些基本的实用功能。 简单的例子 blr_sim 目录中有一个简单的示例，您可以运行和修改它： simple_example 模拟 您还可以通过以下方式运行我们论文中描述的模拟： sim_both_full 这将在 out_blr_sim 目录中为您生成几个中间文件以及两个数字（来自论文），这些数字显示了 50 次模拟运行和 2 个模拟场景（截距变化和受试者轨迹的斜率变化）。 上面的命令至少需要几个小时才能运行，因为它在两个模拟场景（8 x 50 x 4 x 2 =

贝叶斯线性模型 作者：Asher Bender 日期：2015年6月 许可证： 概述 该代码实现了 。 在贝叶斯框架下处理线性模型可以： 参数估计（线性模型的学习系数） 执行预测 选型 下图演示了这些功能，其中的任务是学习噪声函数的多项式逼近： 顶部子图显示了对数据增加复杂度（度）的多项式拟合后的对数边际似然。 对数边际可能性最高的模型由垂直红线标记。 与最大似然方法相比，贝叶斯模型选择的好处是最大化对数边际似然（模型证据）倾向于避免模型选择期间的过度拟合。 这是由于边际似然方程中的模型复杂性损失导致了模型更简单。 最佳模型将在数据拟合和模型复杂性之间取得平衡，从而实现更好的概括性。 底部子图显示了嘈杂的正弦数据（黑点）和来自模型的预测（红色实线），包括95％置信区间（红色虚线）。 背景强度图说明了模型中数据的后验可能性。 底部绘图中使用的模型是顶部绘图中建议的模型。 部分中

这是一个关于机器学习文本分类的PPT，针对这个PPT，有一个我的博客是我这个PPT中代码的实现，博客链接：https://blog.csdn.net/qq_28626909/article/details/80382029

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库。 BoTorch目前处于测试阶段，并且正在积极开发中！ 为什么选择BoTorch？ BoTorch 提供一个模块化且易于扩展的界面，以构成贝叶斯优化原语，包括概率模型，采集函数和优化器。 利用PyTorch的功能，包括自动区分，使用与设备无关的代码对高度并行化的现代硬件（例如GPU）的本地支持以及动态计算图。 通过，支持基于蒙特卡洛的采集功能，这使得实现新思路变得简单明了，而不必对基础模型施加限制性假设。 在PyTorch中实现与深度和/或卷积架构的无缝集成。 对的最新概率模型提供支持，包括对多任务高斯过程（GPs）深度内核学习，深度GP和近似推理的支持。 目标听众 动手使用BoTorch的主要对象是贝叶斯优化和AI领域的研究人员和资深从业人员。 我们建议将BoTorch用作实现新算法的低级API。 Axe被设计为最终用户

采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意：程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中！

针对交通流量预测中一个固定模型无法适应多种环境的问题，以及面向数据流的模 型更新问题，提出了一种基于变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测方法。该方法以复杂事件处理和事件上 下文为基础，通过上下文聚类进行历史数据的划分，并通过事件流在线聚类支持聚簇的更新。面向不同聚簇 的数据，采取搜索-打分的方法学习对应的贝叶斯网络结构，基于高斯混合模型实现贝叶斯网络的近似推断。 在线预测时根据当前上下文选择合适的模型或模型组合进行预测。真实和仿真数据上的实验结果表明，该方 法能够获得比当前常用方法更好的预测效果。

https://clouddaidai.blog.csdn.net/article/details/120087428 贝叶斯分类器和交叉法运用实践所需数据

我做的初步介绍贝叶斯算法的PPT哦。里面提到了贝叶斯算法的基本原理以及一些初步应用。