视频讲解|核密度估计朴素贝叶斯：业务数据分类—从理论到实践
作为数据科学家，日常工作里常与各类数据和算法打交道，致力于从繁杂数据中挖掘价值、解决实际业务难题。
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MATLAB贝叶斯超参数优化LSTM预测设备寿命应用——以航空发动机退化数据为例
在工业数字化转型的浪潮中，设备剩余寿命（RUL）预测作为预测性维护的核心环节，正成为数据科学家破解设备运维效率难题的关键。
Python糖尿病预测融合模型构建：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用
在医疗健康数字化转型浪潮中，如何利用数据科学技术提升疾病预测的精准性，成为临床决策支持领域的重要课题。
专题|Python贝叶斯网络BN动态推理因果建模研究:hc/cs-MLE/Bayes、有向无环图DAG可视化方法分析呼吸疾病、汽车效能、泰坦尼克数据2实例合集
作为数据科学家，我们始终在探索能够有效处理复杂系统不确定性的建模工具。
视频讲解|Python贝叶斯优化长短期记忆神经网络BO-LSTM的能耗、黄金价格预测可视化
在数据驱动决策的时代，时间序列预测作为数据科学的核心应用之一，始终是各行业探索未来趋势的关键工具。无论是金融市场的黄金价格波动，还是能源领域的能耗变化，精准的预测都能为企业和决策者带来巨大的价值提升。作为数据科学家，我们在协助客户完成的咨询项目中，深入探索了贝叶斯优化算法与长短期记忆网络（LSTM）的融合应用，在黄金收盘价预测与能耗预测两大场景中取得了显著成果。
Python+AI提示词出租车出行轨迹：梯度提升GBR、KNN、LR回归、随机森林融合预测及贝叶斯概率异常检测研究
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，城市交通领域的海量数据如同蕴藏着无限价值的宝藏等待挖掘。
Python+AI提示词贝叶斯项目反应IRT理论Rasch分析篮球比赛官方数据：球员能力与位置层级结构研究
在体育数据分析领域不断发展的当下，数据科学家们致力于挖掘数据背后的深层价值，为各行业提供更具洞察力的决策依据。
Python贝叶斯回归、强化学习分析医疗健康数据拟合截断删失数据与参数估计3实例
本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。
Python+AI提示词用贝叶斯样条回归拟合BSF方法分析樱花花期数据模型构建迹图、森林图可视化
在数据科学的领域中，我们常常会遇到需要处理复杂关系的数据。
Python+AI提示词用贝叶斯方法Copula进行参数推断可视化|附数据代码
在数据科学的广阔领域中，处理多变量数据是一个常见且复杂的任务。当我们面对多个变量（如(a)和(b)）时，常常需要以参数化的方式描述它们的联合分布(P(a, b))。
Python贝叶斯分层模型专题|对环境健康、医学心梗患者、体育赛事数据空间异质性实证分析合集|附数据代码
在大数据时代，多水平数据结构广泛存在于环境健康、医学研究和体育赛事等领域。 WeChat Tencent QQ
专题|Python梯度提升实例合集：GBM、XGBoost、SMOTE重采样、贝叶斯、逻辑回归、随机森林分析信贷、破产数据
在当今数据驱动的时代，数据分析师和数据建模师面临着各式各样复杂且极具挑战性的任务。本专题合集便是围绕这些挑战展开的宝贵知识盛宴。
专题|Python贝叶斯金融数据应用实例合集：随机波动率SV模型、逻辑回归、参数更新、绩效比较BEST分析亚马逊股票、标准普尔500指数|附数据代码
本专题合集系统梳理了贝叶斯方法在金融数据分析与分类建模中的前沿应用。
R语言+AI提示词：贝叶斯广义线性混合效应模型GLMM生物学Meta分析
本文旨在帮助0基础或只有简单编程基础的研究学者，通过 AI 的提示词工程，使用 R 语言完成元分析，包括数据处理、模型构建、评估以及结果解读等步骤。
R语言Stan贝叶斯空间条件自回归CAR模型分析死亡率多维度数据可视化
在空间数据分析领域，准确的模型和有效的工具对于研究人员至关重要。
R语言NIMBLE、Stan和INLA贝叶斯平滑及条件空间模型死亡率数据分析：提升疾病风险估计准确性
在环境流行病学研究中，理解空间数据的特性以及如何通过合适的模型分析疾病的空间分布是至关重要的。
R语言用逻辑回归贝叶斯层次模型对本垒打数据与心脏移植数据后验预测检验模拟推断及先验影响分析|附数据代码
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
Python用PyMC3马尔可夫链蒙特卡罗MCMC对疾病症状数据贝叶斯推断
本文聚焦于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法在贝叶斯推断中的Python实现。
Matlab贝叶斯估计MCMC分析药物对不同种群生物生理指标数据评估可视化
本文着重探讨了如何利用Matlab实现贝叶斯估计。阐述了具体的实现流程，涵盖数据加载、先验常数设定、马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）属性指定、模型构建、运行链条以及结果查看等环节，通过展示相应的代码示例及结果图，体现了Matlab在贝叶斯估计应用方面的作用和价值。
R基于贝叶斯加法回归树BART、MCMC的DLNM分布滞后非线性模型分析母婴PM2.5暴露与出生体重数据及GAM模型对比、关键窗口识别
在母婴暴露于空气污染对儿童健康影响的研究中，常需对孕期暴露情况与健康结果进行回归分析。
MATLAB贝叶斯优化混合Bayes-CNN-RNN分析股票市场数据与浅层网络超参数优化
本文旨在介绍一种利用贝叶斯优化方法来优化混合 CNN – RNN 和浅层网络超参数的简单方法，并展示了如何使贝叶斯优化器考虑离散值。
R语言贝叶斯分析：INLA 、MCMC混合模型、生存分析肿瘤临床试验、间歇泉喷发时间数据应用|附数据代码
多模态数据在统计学中并不罕见，常出现在观测数据来自两个或多个潜在群体或总体的情况。
R语言基于贝叶斯分层、层次Hierarchical Bayesian模型的房价数据空间分析
本文主要探讨了贝叶斯分层模型在分析区域数据方面的应用，以房价数据为例，详细阐述了如何利用R进行模型拟合、分析及结果解读，展示了该方法在处理空间相关数据时的灵活性和有效性。
银行信贷风控专题：Python、R 语言机器学习数据挖掘应用实例合集：xgboost、决策树、随机森林、贝叶斯等
在当今金融领域，风险管控至关重要。无论是汽车贷款违约预测、银行挖掘潜在贷款客户，还是信贷风控模型的构建，以及基于决策树的银行信贷风险预警，都是金融机构面临的关键挑战。
【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
Python贝叶斯、transformer自注意力机制self-attention个性化推荐模型预测课程平台学生数据
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Kung Fu撰写 解决方
R语言Stan贝叶斯回归置信区间后验分布可视化模型检验
贝叶斯回归是一种统计方法，它使用贝叶斯定理来估计回归模型的参数。
R语言贝叶斯INLA空间自相关、混合效应、季节空间模型、SPDE、时空分析野生动物数据可视化
在统计建模过程中，经常会遇到空间自相关性的问题。空间自相关性是指相近位置的观测值往往比远离位置的观测值更相似。
Python贷款违约预测:Logistic、Xgboost、Lightgbm、贝叶斯调参/GridSearchCV调参
WeChat Tencent QQ email print 由Linseng Bo撰写 解决方案 任务/目标
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。
R语言贝叶斯Metropolis-Hastings采样 MCMC算法理解和应用可视化案例
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 例如
R语言贝叶斯模型预测电影评分数据可视化分析
本文使用R语言进行了贝叶斯模型预测电影评分，并对数据进行了可视化和分析。
数据分享|spss modeler用贝叶斯网络分析糯稻品种影响因素数据可视化
在农业科学领域，对糯稻品种的研究一直备受关注。
Python贝叶斯MCMC：Metropolis-Hastings、Gibbs抽样、分层模型、收敛性评估
在常规的马尔可夫链模型中，我们通常感兴趣的是找到一个平衡分布。
Python随机波动性SV模型：贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Sherry Deng撰写
Python贝叶斯高斯混合模型GMM聚类分析数据和混合密度可视化
混合模型是另一种生成模型，它将数据点的分布建模为多个单独分布的组合（”混合”）。
Python用PyMC3贝叶斯模型平均BMA：采样、信息准则比较和预测可视化灵长类动物的乳汁成分数据
当面对多个模型时，我们有多种选择。
Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。
Python用 PyMC3 贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生结果可视化
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
WEKA贝叶斯网络挖掘学校在校人数影响因素数据分类模型
本文着眼普通高等学校在校学生人数,提出了不同种类学校的在校人数可能存在的影响关系从而探究教育现状的因素,建立分类模型,探求这几个因素间的数量关系。
数据代码分享|R语言lasso回归、贝叶斯分析员工满意度调查数据、缺失值填充
员工满意度对于组织绩效和竞争力具有重要影响，因此准确了解员工满意度的影响因素和有效管理成为管理者的关键任务。
R语言航班延误影响预测分析：lasso、决策树、朴素贝叶斯、QDA、LDA、缺失值处理、k折交叉验证
航班延误是航空公司、旅客和机场管理方面都面临的一个重要问题。
【视频讲解】R语言bnlearn包：贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例|视频课程
贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。
R语言K-Means(K-均值)聚类、朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型分类可视化
分类是把某个对象划分到某个具体的已经定义的类别当中，而聚类是把一些对象按照具体特征组织到若干个类别里。
Python对中国电信消费者特征预测：随机森林、朴素贝叶斯、神经网络、最近邻分类knn、逻辑回归、支持向量回归（SVR）
随着大数据概念的兴起，以数据为基础的商业模式越来越流行，用所收集到的因素去预测用户的可能产生的行为，并根据预测做出相应反应成为商业竞争的核心要素之一。
Python酒店评论文本数据分析：tf-idf、贝叶斯、逻辑回归，支持向量机SVM、K最邻近算法KNN、随机森林、LDA主题模型
随着互联网的普及和移动端的应用的飞速发展,消费者在各大电商平台进行活动交易时产生了大量的行为数据,在线评论文本就是其中一种。
R语言朴素贝叶斯Naive Bayes分类Iris鸢尾花和HairEyeColor学生性别和眼睛头发颜色数据
最近，在贝叶斯统计实验中，我们向客户演示了用R的朴素贝叶斯分类器可以提供的内容。
Python用NLP自然语言处理LSTM神经网络Twitter推特灾难文本数据、词云可视化与SVM，KNN，多层感知器，朴素贝叶斯，随机森林，GBDT对比
Twitter是一家美国社交网络及微博客服务的网站，致力于服务公众对话。
数据分享|WEKA用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归信贷违约预测报告
数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。
R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化
实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据
由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。
R语言贝叶斯Metropolis-Hastings Gibbs 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间。
R语言近似贝叶斯计算MCMC（ABC-MCMC）轨迹图和边缘图可视化
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang
Python银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机svm分析营销活动数据
该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。
R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。
python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化
本文，我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。
Python贝叶斯推断Metropolis-Hastings（M-H）MCMC采样算法的实现
Metropolis-Hastings 算法对概率分布进行采样以产生一组与原始分布成比例的轨迹。
R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据
如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。
Python用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGboost、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯模型和Kmeans聚类用户画像
在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性
像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行。
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据
本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）。
Python 贝叶斯概率推断序列数据概率和先验、似然和后验图可视化
在这篇文章中，我将集中讨论一个给定一个短数据序列的推断概率的例子。
【视频讲解】R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资
贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。
Python用Beta先验分布推断概率，贝叶斯推断计算和可视化案例
在这篇文章中，我将扩展从数据推断概率的示例，考虑 0 和 1之间的所有（连续）值，而不是考虑一组离散的候选概率。
R语言贝叶斯非参数模型：密度估计、非参数化随机效应meta分析心肌梗死数据
最近，我们使用贝叶斯非参数（BNP）混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）推断。
R语言JAGS贝叶斯回归模型分析博士生延期毕业完成论文时间
本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。
R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型
在本文中，我想向你展示如何使用R的Metropolis采样从贝叶斯Poisson回归模型中采样。
Python决策树、随机森林、朴素贝叶斯、KNN（K-最近邻）分类分析银行拉新活动挖掘潜在贷款客户
项目背景：银行的主要盈利业务靠的是贷款，这些客户中的大多数是存款大小不等的责任客户（存款人）。
