一本介绍贝叶斯网络结构学习中，依赖性分析方法的英文书籍。

variantal_bayesian_clusterings：用于脑部MR图像分割的变分贝叶斯算法

lwMCMC轻量级马尔可夫链蒙特卡洛 由NumPy和Metropolis Hastings支持的轻型MCMC进行参数空间采样。 包装布局 许可证，适用于此软件包 README.md-您现在正在阅读的README文件 -先决条件安装该软件包，通过使用PIP 安装程序脚本 /-包含有关软件包安装和使用的文档 /-贝叶斯建模的用例 /-库代码本身 /-单元测试 案例1：利用贝叶斯推断进行实验地球物理建模 后验分布 等高线 MCMC先验坡度 通过幂律蠕变为自然中的冰致密实的幂律流模型恢复了参数约束（请参阅冰蠕变文献）。 网格条目显示了我们参数的一维后验分布，以及具有一个和两个sigma建模误差轮廓的成对投影。 在先验斜率参数为1.8±0.225的情况下，贝叶斯推断的斜率为1.70±0.17。 示例2：使用贝叶斯推断进行粒子衰减建模 后验分布 等高线 MCMC适合搭配 事先的 为粒子

提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。

Bayesian and Frequentist Regression Methods

概率推理、智能系统，贝叶斯网、马尔科夫网方面的经典书

吉布斯采样matlab代码ORIE-6741贝叶斯机器学习项目 贝叶斯非参数时间序列数据的预测模型 Chawannut Prommin（），Serena Li（），Yutao Han（） 纸张结构 抽象的 我们提出了一种新颖的贝叶斯非参数框架，用于具有模式发现和在线推理的时间序列数据建模。 我们尝试使用Indian Buffet过程和无限隐藏Markov模型进行自动模式或聚类发现。 然后，我们的模型使用一种新颖的框架，通过具有谱混合核函数的高斯过程回归和假设检验，来在线推断时间序列数据。 由于对簇而不是整个数据集进行评估，因此我们考虑了在线推理过程中模型的可伸缩性。 介绍 相关工作 方法 贡献 印度自助餐过程（IBP）发现簇数 无限隐马尔可夫模型（iHMM）聚类 光谱混合（SM）内核学习 聚类时间序列数据 在线推论 快速推断 实验结果 时间序列聚类 内核学习和卡方检验 模型精度评估 讨论 参考 代码结构 要运行的脚本的描述： 下面的MATLAB文件不包括使用GPyTorch在Python文件中完成的KISS-GP快速推断的实现。 MATLAB文件实质上包括除KISS-GP实现之外的所有

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bayesian_dnns 具有的贝叶斯深层神经网络的实践与实验。 GMVAE 提出的高斯混合变分自动编码器的实现。 通过对生成模型使用高斯混合先验，其对不平衡数据的鲁棒性要比Kingma的m2模型高得多。 我还提到了 示例：MNIST不平衡 数据 标记的[标签：图片数量] [0：1000、1：10、2：10、3：10、4：10、5：100、6：70、7：40、8：50、9：30] 未贴标签总计50000张图像。 每个标签的采样率与标签数据相同（不平衡）。 验证总计10000张图片。 每个标签的采样率相等（平衡） 结果 金马的M2模型 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 GMVAE 潜在变量（维度0和1）和重建的图像。 您可以看到每个标签似乎都有自己的分布。

pgmpy pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。 支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： : 我们的邮件列表位于 。 我们在社区聊天。 依存关系 pgmpy具有以下非可选依赖项： python 3.6或更高版本 网络X 科学的 麻木 火炬 一些功能还需要： tqdm 大熊猫 剖析 统计模型 作业库 安装 pgmpy在pypi和anaconda上都可用。 通过anaconda安装使用： $ conda install -c ankurankan pgmpy 通过pip安装： $ pip