【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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Kung Fu撰写 解决方
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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Linseng Bo撰写 解决方案 任务/目标
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 例如
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。
在农业科学领域,对糯稻品种的研究一直备受关注。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写
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”)。
当面对多个模型时,我们有多种选择。
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”。
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。
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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班
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。
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。
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。
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。
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。
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。
实现一个简单的 Metropolis-Hastings MCMC 从该模型的后验分布中采样。
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。
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。
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Weilong Zhang
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。
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。
本文,我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
贝叶斯模型提供了变量选择技术,确保变量选择的可靠性。
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。
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。
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。
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)。
本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型。
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。
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。
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。
这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成。
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。
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。
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。
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。
任何MCMC方案的目标都是从“目标”分布产生样本。
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 )。
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。
MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。
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 。
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。
尽管对于较高的阈值,SVM可以产生更好的ROC值,但逻辑回归通常更擅长区分不同类别。朴素贝叶斯的ROC曲线通常低于其他两个ROC曲线,这表明样本内性能比其他两个分类器方法差。
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。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样的研究报告。
概率编程使我们能够实现统计模型,而不必担心技术细节。
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。
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。
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。
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。
本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程。
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