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。
Search Results: 贝叶斯
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
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 航班
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。
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）。
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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。
Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
