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多维 PyMC3 观察
我的模型有一个 LogNormal RV C 形状为 W D W 中的每一行和 D 中的每一列都有一个正在拟合的参数 我试图将我的观察结果指定为 W D 矩阵 但是 这会导致 theano 编译错误 raise Exception Comp
python
Bayesian
pymc3
imputation
如何使用 logit 函数编写 JAGS 二项式模型文件
我正在做一项作业 使用 JAGS 对二项式分布进行建模p参数是另一个变量的函数d 这就是我正在尝试做的 为两个参数 alpha beta 从后验生成 10000 个样本 当 dist 25 进行 100 次尝试时 根据后验预测成功次数生成样
r
Bayesian
montecarlo
jags
使用贝叶斯优化的深度学习结构的超参数优化
我为原始信号分类任务构建了 CLDNN 卷积 LSTM 深度神经网络 结构 每个训练周期运行约 90 秒 超参数似乎很难优化 我一直在研究优化超参数的各种方法 例如随机或网格搜索 并发现了贝叶斯优化 虽然我还没有完全理解优化算法 但我认为它
Optimization
machinelearning
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deeplearning
Bayesian
贝叶斯评级
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php
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Bayesian
在 Ruby 中实现贝叶斯分类器?
我想实现一个简单的贝叶斯分类系统来对短信进行基本的情感分析 欢迎在 Ruby 中实施的实用建议 除贝叶斯之外的其他方法的建议也将受到欢迎 Ilya Grigorik 在这篇博客文章中对这个问题有一个很好的答案贝叶斯分类器 http www
ruby
Bayesian
Erlang 中事件流(又名 CEP)的实时关联/分析有什么框架吗?
想要分析具有某些特征 例如公共来源 的事件流 并在给定的时间窗口内 最终将这些多个事件关联起来并从中得出一些推论 最后启动一些操作 我对复杂事件处理 CEP 的有限了解告诉我 它是此类事情的理想选择 然而 在我迄今为止的研究中 我发现人们将
Events
ERLANG
Analysis
Bayesian
correlation
使用GpyOpt时如何添加限制条件?
目前我尝试使用 GPyOpt 最小化函数并获得优化的参数 import GPy import GPyOpt from math import log def f x x0 x1 x2 x3 x4 x5 x 0 x 1 x 2 x 3 x 4
python
datascience
Bayesian
gpyopt
Weka:如何在 java 中获取测试实例的预测值?
我已经成功训练了一个分类器 bayesnet 并构建了一个测试集 ARFF 格式 该测试集有一个实例 有一个缺失值 Evaluation eTest new Evaluation trainingInstance eTest evaluat
Java
Weka
Bayesian
在 Rcpp 中使用 arma::cube 制作 3d 数组显示立方体错误
我正在为吉布斯采样制作 Rcpp 代码 在代码中 我首先想要创建一个 3 维数组 其中行数 迭代次数 500 列数 参数数 4 切片数 链数 3 我是这样写的 include
Arrays
r
rcpp
Bayesian
JAGS 中缺少预测数据模型
我正在尝试在 JAGS 中编写最简单的缺失数据模型 一个预测变量 有一些缺失的数据点 和一个结果变量 我知道这个例子不是最有用或最现实的 但它可以帮助我在继续处理更复杂的缺失预测数据场景之前解决模型问题 模型和数据如下 但这是编译错误 Er
r
missingdata
Bayesian
jags
朴素贝叶斯:训练的每个特征的类内方差必须为正
当尝试拟合朴素贝叶斯时 training data sample target class K8 train model nb NaiveBayes fit training data target class prediction y n
MATLAB
Classification
Bayesian
Variance
naivebayes
OpenBUGS - 变量未定义
我在 OpenBUGS 中使用以下代码来执行分析 model for i in 1 467 probit p i lt gamma0 gamma1 drug i gamma2 CD41 i R i dbern p i junk i lt I
Bayesian
openbugs
聚类和贝叶斯分类器 Matlab
因此 我正处于下一步该做什么的十字路口 我开始学习一些机器学习算法并将其应用于复杂的数据集 现在我已经做到了 我从一开始的计划就是结合两种可能的分类器 试图建立一个多分类系统 但这就是我被困住的地方 我选择聚类算法 模糊 C 均值 在学习了
MATLAB
clusteranalysis
Classification
Bayesian
fuzzycmeans
使用 PYMC3 对 RV 求和
我正在尝试从图像中实现模型 我是 PyMC3 的新手 我不确定如何正确构建模型 我的尝试如下 sample data logprem np array 8 66768002 8 49862181 8 60410456 8 54966038
python
Bayesian
pymc3
pymc3 具有来自核密度估计的自定义似然函数
我正在尝试将 pymc3 与从一些观察数据派生的似然函数一起使用 这些观察到的数据不符合任何好的标准分布 所以我想根据这些观察来定义我自己的数据 一种方法是对观测值使用核密度估计 这在 pymc2 中是可能的 但与 pymc3 中的 The
python
Theano
Bayesian
pymc
pymc3
使用 PyMC3 进行贝叶斯概率矩阵分解 (BPMF):使用“NUTS”的 PositiveDefiniteError
我已经实施了贝叶斯概率矩阵分解 https www cs toronto edu amnih papers bpmf pdf算法使用pymc3在Python中 我还实现了它的前身 概率矩阵分解 PMF 看我之前的问题 https stats
Bayesian
MCMC
pymc
PyMC - 方差-协方差矩阵估计
我读了下面的论文 http www3 stat sinica edu tw statistica oldpdf A10n416 pdf http www3 stat sinica edu tw statistica oldpdf A10n4
Bayesian
covariance
pymc
为 Twitter 情绪分析项目寻找 C# 中的开源朴素贝叶斯分类器 [已关闭]
就目前情况而言 这个问题不太适合我们的问答形式 我们希望答案得到事实 参考资料或专业知识的支持 但这个问题可能会引发辩论 争论 民意调查或扩展讨论 如果您觉得这个问题可以改进并可能重新开放 访问帮助中心 help reopen questi
c
twitter
Bayesian
Classification
使用朴素贝叶斯分类器对推文进行分类:一些问题
除了其他来源之外 我还使用 Stackoverflow 上的各种帖子 尝试实现自己的 PHP 分类器 将推文分为正面 中性和负面类别 在编码之前 我需要理清流程 我的思路和例子如下 p class p words class Bayes t
php
Math
Probability
Classification
Bayesian
PyMC3 将随机协方差矩阵传递给 pm.MvNormal()
我尝试使用 PyMC3 将简单的 2D 高斯模型拟合到观察到的数据 import numpy as np import pymc3 as pm n 10000 np random seed 0 X np random multivariat
python
Theano
Bayesian
normaldistribution
pymc3
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