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贝叶斯检验的R代码
一道关于统计学
贝叶斯
原理的题目
答:
y: 黄;r:红
;p:先验概率;L:似然函数;P:后验概率 P(yy) = p(yy)*L(yy) / ( p(rr)*L(rr) + p(yr)*L(yr) + p(yy)*L(yy) )= 1/3*1 / (1/3*0 + 1/3*1/2 + 1/3*1)= 2/3 故,另外一个球也是黄色球的概率是2/3。
R
语言有
贝叶斯
判别分析包吗
答:
谷歌搜索“
R
语言
贝叶斯
判别”,包没见到,不过有人写过自定义函数,可以直接用 自定义函数,见博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4da7b8a90101kosf.html
贝叶斯
统计 | 第六章第二部分 二阶段吉布斯抽样
答:
贝叶斯
统计的第六章第二部分深入探讨了二阶段吉布斯抽样方法。这种抽样策略的独特之处在于,它通过逐个抽取目标分布中的一维分布,最终构建出多元分布的样本。在
R
的BayesianStat包支持下,二阶段吉布斯抽样步骤如下:首先,从给定的条件密度中对[公式]进行抽样,然后基于这个结果从另一个条件密度中抽样[公式]。
Metropolis法和Metropolis-Hastings法有什么区别吗?各自的优点是什么呢...
答:
codes: 0 ?**?0.001 ?*?0.01 ??0.05 ??0.1 ??1Residual standard error: 9.78 on 29 degrees of freedomMultiple
R
-squared: 0.9579, Adjusted R-squared: 0.9565 F-statistic: 660.4 on 1 and 29 DF, p-value: < 2.2e-16 summary(lm(y~x))$sigma [1] 9.780494 coefficients(lm(y~x))[1] (I...
matlab怎样实现
贝叶斯
分类
答:
r(:,:,i)
= mvnrnd(mu(:,:,i),sigma(:,:,i),round(N/C));plot(r(:,1,i),r(:,2,i),char(color(i)));hold on;endelseif d == 3for i = 1:Cr(:,:,i) = mvnrnd(mu(:,:,i),sigma(:,:,i),round(N/C));plot3(r(:,1,i),r(:,2,i),r(:,3,i),char(color(i))...
贝叶斯
积分积不出来怎么办
答:
用到的概率论知识主要是
贝叶斯
理论:要想求出预测模型中的参数
r
(比如抛硬币出现正面的概率r),在求解之前,我们对模型有一定的了解。机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测(2)提到的当先验分布与似然函数“共轭”时,求解后验分布就容易了。
D(x)=arg maxP(w(i)|x)在看
贝叶斯
决策理论时候看到这个公式?这里的arg...
答:
arg: 表示极坐标中的辐角 或 “变元”的英文缩写,argument of a complex number 复数的辐角,max:表示最大值 例如:z =
r
*(cosθ + i sinθ)r是z的模,即:r = |z|;θ是z的辐角,记作:θ = arg(z) .是不?呵呵...
贝叶斯
分类器和其他分类器的区别
答:
2,另一个要注意的点是朴素
贝叶斯的
基本假设是条件独立性。<img src="https://pic3.zhimg.com/a30b1bc50b2724e706a2a1489d5c3566_b.png" data-rawwidth="586" data-rawheight="127" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="586" data-original="https://pic3.zhimg.com/a30...
深入浅出数据分析的作品目录
答:
5 假设
检验
:假设并非如此 1396
贝叶斯
统计:穿越第一关 1697 主观概率:信念数字化 1918 启发法:凭人类的天性作分析 2259 直方图:数字的形状 25110 回归:预测 27911 误差:合理误差 31512 相关数据库:你能关联吗? 35913 整理数据:井然有序 385附录A 尾声:正文未及的十大要诀 417附录B 安装
R
:启动R! 427...
如何理解
贝叶斯
估计??
答:
根据
贝叶斯
公式,进行统计推断,在垃圾邮件分类方面应用很广,方法简单,具有很好的稳定性和健壮性
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涓嬩竴椤
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