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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
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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
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Theano
Bayesian
normaldistribution
pymc3
PyStan API 中的变分推理?
我在其中找不到任何提及变分推理的内容PyStan 文档 https pystan readthedocs org en latest api html 尽管它已添加 http arxiv org abs 1506 03431在斯坦本身 我是
python
Bayesian
stan
brms:如何设置分类变量的优先级?
我正在使用 2 个分类变量构建二项式回归模型 这是 统计反思 一书中的一个例子 在书中 在使用 rethinking 包时 我们可以对每个分类变量设置先验 如下所示 m11 5 lt ulam alist pulled left dbino
r
Bayesian
stan
如何修复 R2jags::jags 中的“节点与父节点不一致”
我正在使用 R 包 R2jags 运行下面附加的代码后 R 生成错误消息 节点与父节点不一致 我试图解决它 但是 错误消息仍然存在 我使用的变量是 i 采用 0 1 虚拟变量 ii NumInfo 一个计数器变量 其范围为 0 1 2 ii
r
Bayesian
MCMC
jags
r2jags
有什么相对简单的方法来确定一个句子是英语的概率?
我有许多字符串 字符集合 它们代表不同语言的句子 例如 你好 我叫乔治 Das brot is the gut etc 我想为每个句子分配分数 从 0 1 表明它们是英语句子的可能性 是否有一个公认的算法 或Python库 可以做到这一点
python
string
NLP
Bayesian
如何使用 rstanarm 以 APA 风格报告贝叶斯线性(混合)模型?
我目前正在努力解决如何按照 APA 6 建议报告输出的问题rstanarm stan lmer 首先 我将在频率论方法中拟合混合模型 然后尝试使用贝叶斯框架执行相同的操作 这是获取数据的可重现代码 library tidyverse lib
r
Bayesian
mixedmodels
stan
rstan
安装和导入后,colaboratory 将不会承认 arviz
在Google的合作实验室中 安装了arviz然后导入arviz没有错误 但在代码单元中 pm plot posterior samples 得到错误 arviz未安装 尝试绘制贝叶斯代码 pm plot posterior samples
python
Bayesian
pymc3
arviz
PyMC3 Dirichlet 过程多元高斯混合模型
我无法让我的形状适用于狄利克雷过程高斯混合模型 我的数据observations有形状 number of samples number of dimensions 每个高斯均值应从各向同性先验中得出 每个高斯协方差应为单位矩阵 我以为我设
python
Bayesian
pymc3
mixturemodel
使用 ggplot() 和 bsts() 包通过 MCMC 进行贝叶斯时间序列分析生成 BSTS 平均绝对百分比误差 (MAPE) 图
Problem 我有一个名为 FID 的数据框 见下文 其中包含 年 和 月 两列以及 Sighting Frequency 鸟类计数 数据框包含3 years之间的观察值2015 2017 表示我有 36 个月的数据 我已经运行了使用 M
r
ggplot2
TimeSeries
Bayesian
Predict
在 pytorch 上使用 MC Dropout 测量不确定性
我正在尝试在 Pytorch 上使用 Mc Dropout 实现贝叶斯 CNN 主要思想是 通过在测试时应用 dropout 并运行多次前向传递 您可以从各种不同的模型中获得预测 我发现了 Mc Dropout 的应用 但我真的不明白他们是
Pytorch
Bayesian
convneuralnetwork
dropout
Uncertainty
R 中 bn.fit() 的数据类型错误:bnlearn 不支持变量(类型:整数)
基于给定的网络结构 我为六个二进制变量 x1 到 x6 创建了一个包含 100 个实例的数据框 因此 它是存储在变量 input params 中的 0 1 值的 100 x 6 数据帧 使用语句创建一个空图 library bnlearn
r
Bayesian
bnlearn
pymc3:具有多个观察变量的分层模型
我有一个简单的分层模型 其中有很多个体 我有来自正态分布的小样本 这些分布的均值也遵循正态分布 import numpy as np n individuals 200 points per individual 10 means np r
Bayesian
MCMC
pymc3
使用“LKJCorr”先验修改 PyMC3 中的 BPMF:使用“NUTS”的 PositiveDefiniteError
我之前实现了原来的贝叶斯概率矩阵分解 BPMF 模型中pymc3 看我之前的问题供参考 数据源和问题设置 根据 twiecki 对该问题的回答 我使用以下方法实现了该模型的变体LKJCorr相关矩阵的先验和标准差的统一先验 在原始模型中 协
python
Bayesian
pymc
MCMC
pymc3
多维时序
多维时序 MATLAB实现基于贝叶斯线性回归 Bayesian Regression 的多变量输入回归预测 目录 多维时序 MATLAB实现基于贝叶斯线性回归 Bayesian Regression 的多变量输入回归预测 预测效果 基本介绍
Bayes贝叶斯模型
时间序列
贝叶斯线性回归
Bayesian
多变量时间序列预测
从Bayesian Deep Learning到Adversarial Robustness新范式
作者 王灏 毛成志 单位 Rutgers University Columbia University 研究方向 贝叶斯深度学习 对抗鲁棒性 拖延症赶在 2021 结束前来介绍一下我们 ICCV 2021 上基于 Bayesian Deep
Bayesian
Deep
Learning
Adversarial
Robustness
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Bayesian
Neural
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