This file is Bayesian Data Analysis written by Andrew Gelman

比较统计 使用R进行统计编程

贝叶斯变化检测 基于贝叶斯模型的变化检测模块实现了一种递归算法，用于分割实值输入-输出数据序列。 段边界的选择假设在每个段内，输入-输出数据遵循多元线性模型。 线性模型的参数（即系数矩阵和噪声协方差矩阵）被视为随机变量，从而产生完全贝叶斯模型。 序列分割通过递归更新一组分割假设来在线进行。 给定到目前为止的所有数据，每个假设都捕获关于当前段长度的特定信念。 每次新的输入输出数据到达时，都会更新假设以反映这些知识。 每个更新步骤的计算成本通过近似值保持不变。 计算成本和近似质量之间的折衷可以通过调整参数来控制。 安装 可以使用pip安装此模块。 要从命令行下载并安装此模块，请在控制台中键入以下命令： git clone git@github.com:gabrieag/bayesian-change-detection.git cd bayesian-change-detection s

贝叶斯套索的Jupyter笔记本 我使用python sklearn模块实现了套索算法。然后，我使用PyMC3和emcee执行了贝叶斯套索的两种实现。一个笔记本示例在bayes_lasso.ipynb中。这两个贝叶斯套索实现在bayesian_lasso_emcee.py中。lasso_PyMC3.py

颜色分类leetcode BCNN 这是贝叶斯卷积神经网络的 Chainer 实现。 （Keras 和 PyTorch 也可以重新注入：，） 在这个项目中，我们假设了以下两种场景，尤其是医学成像。 使用 2D U-Net 进行二维分割/回归。 （例如，2D X 射线、腹腔镜图像和 CT 切片） 使用 3D U-Net 进行三维分割/回归。 （例如，3D CT 体积） 这是以下作品的一部分。 @article{hiasa2019automated, title={Automated muscle segmentation from clinical CT using Bayesian U-net for personalized musculoskeletal Modeling}, author={Hiasa, Yuta and Otake, Yoshito and Takao, Masaki and Ogawa, Takeshi and Sugano, Nobuhiko and Sato, Yoshinobu}, journal={IEEE Transactions on Medica

我们介绍了带变分推理的贝叶斯卷积神经网络，这是卷积神经网络（CNN）的一种变体，其中权重的难处理的后验概率分布是由Backprop的Bayes推断的。 我们证明我们提出的变分推断方法是如何实现的性能相当于频率论推理在几个数据集（MNIST，CIFAR10，CIFAR100），如所描述的相同结构。 贝叶斯vs频频方法中的过滤器权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 图层类型 该存储库包含两种类型的贝叶斯lauer实现： BBB（Backprop的Bayes）： 基于。 该层分别对所有权重进行采样，然后将其与输入组合以从激活中计算出一个样本。 BBB_LRT（使用本地重新参数化技巧的Backprop进行Bayes操作）： 这一层与本地重新参数伎俩结合贝叶斯通过Backprop。 这个技巧使得可以直接从激活中的分布中采样。 制作自定义贝叶斯网络？ 要创建自定义贝叶斯网络，请继承layers.m

贝叶斯CNN 卷积神经网络中的实现。 一个卷积层，每个滤波器的权重分布 整个CNN的全贝叶斯视角 结果 分别使用LeNet-5和3Conv3FC在MNIST和CIFAR-10上的结果

机器学习 深度学习 pytorch tensorflow 贝叶斯 神经网络 算法

Java中的贝叶斯网络工具（BNJ）是用于使用概率图形模型进行研究和开发的开源软件工具套件。 它由堪萨斯州立大学数据库知识发现实验室（KDD）出版。

bayesAB：:turtle:bayesAB：用于AB测试的快速贝叶斯方法