Tag Archives: 贝叶斯

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

By tecdat1月 10, 2023Python代做辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS代做辅导, 计算机科学与技术knn, K最邻近算法, LDA, svm, tf-idf, 主题模型, 支持向量机, 文本, 文本数据, 评论文本数据, 贝叶斯, 逻辑回归, 酒店, 随机森林

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

By tecdat12月 28, 2022R语言代做辅导, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 计算机科学CS代做辅导, 计算机科学与技术HairEyeColor, Iris, Naive Bayes, 分类, 头发颜色, 学生, 学生性别, 性别, 朴素贝叶斯, 眼睛, 贝叶斯, 鸢尾花

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。

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

By tecdat9月 14, 2022大数据部落, 数据库, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术svm, weka, 信贷, 信贷违约, 决策树, 支持向量机, 朴素贝叶斯, 贝叶斯, 违约, 逻辑回归, 随机森林, 预测

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

By tecdat6月 13, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术coda, Hastings, MCMC, Metropolis, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, Metropolis-Hasting, Metropolis-Hastings, 收敛, 诊断, 贝叶斯, 采样, 链分析

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

By tecdat5月 18, 2022大数据部落IRT, pystan, Rasch, stan, 学生考试, 贝叶斯

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

By tecdat5月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Gibbs, Metropolis, Metropolis Hastings, Metropolis-Hastings, 估计, 变点, 吉布斯, 指数分布, 泊松过程, 等待时间, 贝叶斯, 车站等待时间, 采样, 采样器

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

By tecdat4月 27, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术ABC, ABC-MCMC, MCMC, 贝叶斯, 轨迹图, 近似贝叶斯计算

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Weilong Zhang

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R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例

By tecdat4月 26, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis Hasting, Metropolis Hastings, MH, 抽样, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫

Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。

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

By tecdat4月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术knn, svm, 决策树, 回归, 营销, 贝叶斯, 银行, 预测, 高斯朴素贝叶斯

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

By tecdat2月 15, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, 回归, 标准线性回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯回归

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

By tecdat2月 14, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Markov-Chain, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 采样, 采样算法, 马尔, 马尔可夫, 马尔可夫链

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

By tecdat2月 9, 2022大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术M-H, MCMC, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 采样

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

By tecdat11月 26, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术LASSO, MCMC, NUTS, Rstan, stan, 回归, 声望, 线性回归, 职业, 职业声望数据, 贝叶斯, 采样

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

By tecdat11月 17, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术kmeans, svm, xgboost, 决策树, 支持向量机, 数据挖掘, 朴素贝叶斯, 用户流失, 用户画像, 聚类, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林

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

By tecdat11月 17, 2021可视化和设计, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术北半球, 可视化, 回归, 多元线性回归, 收敛, 收敛性, 数据, 气候, 海冰, 海冰范围, 线性回归, 线性回归模型, 贝叶斯, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归

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

By tecdat11月 12, 2021教育学, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术GLMM, Logistic逻辑回归, 回归, 多分类logistic逻辑回归, 多层次, 多级, 层次, 嵌套, 广义线性混合模型, 教育, 教育留级, 数据, 留级, 线性混合, 线性混合效应, 线性混合效应模型, 线性混合模型, 贝叶斯, 贝叶斯回归, 贝叶斯广义线性混合, 贝叶斯广义线性混合模型, 贝叶斯简单线性回归, 贝叶斯线性回归, 逻辑回归, 非线性混合效应, 非线性混合模型, 预测

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

By tecdat11月 10, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术似然, 先验, 可视化, 后验, 序列数据, 推断, 概率推断, 贝叶斯

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。

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

By tecdat11月 2, 2021大数据部落, 数据库, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术BMA, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯模型平均, 预测

贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。

matlab用Logistic逻辑回归建模和马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 方法分析汽车实验数据

By tecdat10月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Logistic, matlab, MCMC, 回归, 汽车, 汽车实验, 汽车实验数据, 蒙特卡罗, 贝叶斯, 逻辑回归, 马尔可夫

此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断。

Python用Beta先验分布推断概率，贝叶斯推断计算和可视化案例

By tecdat10月 25, 2021大数据部落, 数理统计python, 先验分布, 推断, 概率, 贝叶斯, 贝叶斯推断

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

By tecdat9月 14, 2021医药, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术meta, Meta分析, 密度估计, 心肌梗死, 数据, 贝叶斯, 随机效应, 非参数

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

By tecdat9月 2, 2021大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术JAGS, 博士, 博士生, 回归, 延期, 毕业, 论文, 论文时间, 贝叶斯, 贝叶斯回归

本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。 WeChat Tencent QQ email print 由

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R语言Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson模型

By tecdat8月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Hastings, Metropolis, Poisson, 回归, 泊松, 贝叶斯, 采样

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

By tecdat8月 23, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术K-最近邻居, knn, 决策树, 分类, 拉新, 挖掘, 朴素贝叶斯, 贝叶斯, 贷款, 银行, 随机森林

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）。

R语言贝叶斯MCMC：用rstan建立线性回归模型分析汽车数据和可视化诊断

By tecdat8月 2, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, stan, 可视化, 回归, 汽车数据, 线性回归, 贝叶斯

本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

By tecdat7月 28, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Gibbs, MCMC, Metropolis Hastings, Rstan, 回归, 线性回归, 贝叶斯, 逻辑回归, 采样

在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量。

R语言贝叶斯Poisson泊松-正态分布模型分析职业足球比赛进球数

By tecdat7月 20, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Poisson, 正态分布, 泊松, 贝叶斯, 足球

我们介绍贝叶斯分析，这个例子是关于职业足球比赛的进球数。

MATLAB基于贝叶斯模型的随机森林预测方法分析汽车燃油经济性

By tecdat7月 16, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, 优化, 分析, 汽车, 贝叶斯, 随机森林, 预测

这个例子展示了如何用Matlab实现贝叶斯优化，使用分位数误差调整回归树随机森林的超参数。

R语言逻辑回归、Naive Bayes贝叶斯、决策树、随机森林算法预测心脏病

By tecdat7月 14, 2021大数据部落, 数据库, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Bayes, Naive Bayes, 决策树, 心脏病, 贝叶斯, 逻辑回归, 随机森林, 预测

这个数据集可以追溯到1988年，由四个数据库组成。

R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据

By tecdat7月 5, 2021医药, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术BN, 动态, 数据, 线性, 线性模型, 贝叶斯, 贝叶斯网络

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语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

By tecdat6月 7, 2021数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术LASSO, 分位数, 分位数回归, 回归, 自适应, 贝叶斯

贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。

R语言和Stan,JAGS：用rstan,rjag建立贝叶斯多元线性回归预测数据

By tecdat4月 7, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术JAGS, rjag, Rstan, stan, 回归, 多元, 线性回归, 贝叶斯, 预测

本文将介绍如何在R中做贝叶斯回归分析，R中有不少包可以用来做贝叶斯回归分析，比如最早的（同时也是参考文献和例子最多的）R2WinBUGS包。

R语言贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型

By tecdat3月 29, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, 回归, 多元线性回归, 工资, 线性回归, 贝叶斯, 预测

在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。

R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例

By tecdat3月 22, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 采样, 采样算法

任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。

R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化

By tecdat2月 3, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Markov, Markov Chain, MCMC, Metropolis- Hasting, R语言, 蒙特卡洛, 贝叶斯, 采样, 马尔可夫链

如果您可以写出模型的似然函数，则 Metropolis-Hastings算法可以负责其余部分（即MCMC ）。

R语言RStan贝叶斯示例：重复试验模型和种群竞争模型Lotka Volterra

By tecdat1月 27, 2021大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Lotka Volterra, Rstan, R语言, 种群竞争模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 贝叶斯推断, 重复试验模型

Stan是一种用于指定统计模型的概率编程语言。Stan通过马尔可夫链蒙特卡罗方法（例如No-U-Turn采样器，一种汉密尔顿蒙特卡洛采样的自适应形式）为连续变量模型提供了完整的贝叶斯推断。

R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

By tecdat1月 25, 2021大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis-Hastings, R语言, 回归, 贝叶斯, 采样

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。

R语言BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法（MCMC）采样

By tecdat11月 19, 2020医药, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术BUGS, JAGS, Markov, MCMC, 蒙特卡洛, 贝叶斯, 马尔, 马尔可夫, 马尔科夫链, 马氏链，马尔可夫，R语言

最近我们被客户要求撰写关于MCMC采样的研究报告。在许多情况下，我们没有足够的计算能力评估空间中所有n维像素的后验概率 。在这些情况下，我们倾向于利用称为Markov-Chain Monte Carlo 算法的程序 。

R语言具有Student-t分布改进的GARCH（1,1）模型的贝叶斯估计

By tecdat10月 26, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 金融GARCH, Student-t, t分布, 分布, 贝叶斯

本说明介绍使用Student-t改进的GARCH（1,1）模型对汇率对数收益进行贝叶斯估计。

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集

By tecdat3月 24, 2020大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术python, 住房, 回归, 贝叶斯

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归

By tecdat3月 6, 2020大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术block Gibbs, Gibbs, R语言, 吉布斯采样, 回归, 多元线性回归, 贝叶斯, 采样

最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

By tecdat2月 21, 2020大数据部落, 教育学, 数理统计, 计算机科学与技术MCMC, Rstan, R语言, stan, 概率编程, 贝叶斯, 采样

概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。

R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析

By tecdat2月 17, 2020地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术R语言, 空间数据分析, 贝叶斯, 贝叶斯层次模型

在本节中，我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。

R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型

By tecdat12月 11, 20193 comments大数据部落, 数理统计, 机器学习, 经济, 计算机科学与技术BVAR, VAR模型, 向量自回归, 自回归, 贝叶斯, 贝叶斯向量自回归, 随机搜索变量选择

向量自回归（VAR）模型的一般缺点是，估计系数的数量与滞后的数量成比例地增加。

matlab贝叶斯隐马尔可夫HMM模型实现

By tecdat10月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术HMM, matlab, 概率模型, 模型, 贝叶斯, 隐马尔可夫, 马尔可夫

贝叶斯隐马尔可夫模型是一种用于分割连续多变量数据的概率模型。

matlab使用贝叶斯优化的深度学习：卷积神经网络CNN

By tecdat10月 22, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术matlab, 深度学习, 贝叶斯

此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。

使用python进行贝叶斯统计分析

By tecdat10月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术python, 统计分析, 贝叶斯

本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程。

matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别

By tecdat9月 16, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术matlab, MCMC, 贝叶斯

matlab对MCMC贝叶斯方法用于加筋复合板的冲击载荷识别

R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

By tecdat9月 15, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术Hastings, Metropolis, Metropolis–Hastings, Rcpp, 回归, 抽样, 贝叶斯, 逻辑回归

在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。

R语言stan进行基于贝叶斯推断的回归模型

By tecdat9月 4, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术R语言, stan, 回归, 贝叶斯, 贝叶斯推断, 贝叶斯推理分析

可以从许多统计软件包中运行Stan。到目前为止，我一直在从R运行Stan。

WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 经济, 计算机科学与技术, 金融Granger, MSV, SV, WinBUGS, 格兰杰因果关系, 模型, 贝叶斯, 贝叶斯估计, 随机波动率, 随机波动率模型

在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

By tecdat8月 8, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术PyMC3, python, 回归, 贝叶斯, 贝叶斯线性回归

Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析

By tecdat8月 4, 2019大数据部落, 数理统计, 计算机科学与技术Gibbs抽样, 仿真, 仿真分析, 回归, 抽样, 线性回归, 贝叶斯, 贝叶斯简单线性回归

贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

By tecdat7月 30, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术MCMC, Metropolis–Hastings, R语言, 吉布斯采样, 贝叶斯, 采样

最近我们被客户要求撰写关于采样算法的研究报告。第一步，我们创建一些测试数据，用来拟合我们的模型。

R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究

By tecdat7月 24, 2019医药, 大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术copula, R语言, 准确性, 分层混合模型, 诊断, 贝叶斯, 贝叶斯分层混合模型

在对诊断测试准确性的系统评价中，统计分析部分旨在估计测试的平均（跨研究）敏感性和特异性及其变异性以及其他测量。

r语言使用rjags R2jags建立贝叶斯模型

By tecdat7月 23, 2019大数据部落, 数理统计, 机器学习, 计算机科学与技术BUGS, JAGS, R2jags, rjags, R语言, 患者数据, 贝叶斯

本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的贝叶斯建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响。