Search Results: 贝叶斯

【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。

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。

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。

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

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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。

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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

WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye,Liao Bao撰写 航班

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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。

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)。

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

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BUGS/JAGS贝叶斯分析: 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)采样

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 。

Matlab建立逻辑回归,决策树,SVM,KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线

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。

 
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