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贝叶斯方法在机器学习中的应用（涉及PyMC3、MCMC、HMC、NUTS等）

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简介：
本篇文章探讨了贝叶斯统计学原理及其在现代机器学习领域的应用，并深入介绍了如何利用Python库PyMC3进行模型构建，以及Markov Chain Monte Carlo (MCMC)，Hamiltonian Monte Carlo(HMC)和No U-Turn Sampler(NUTS)等算法的实践操作。 贝叶斯机器学习该存储库包含以下教授通过“数学数学视觉学徒”（MVA）课程提供的贝叶斯机器学习课程所完成的工作：Rémi Bardenet 和 Julyan Arbel。

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  • 贝叶斯方法在机器学习中的应用（涉及PyMC3、MCMC、HMC、NUTS等）
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    本篇文章探讨了贝叶斯统计学原理及其在现代机器学习领域的应用，并深入介绍了如何利用Python库PyMC3进行模型构建，以及Markov Chain Monte Carlo (MCMC)，Hamiltonian Monte Carlo(HMC)和No U-Turn Sampler(NUTS)等算法的实践操作。 贝叶斯机器学习该存储库包含以下教授通过“数学数学视觉学徒”（MVA）课程提供的贝叶斯机器学习课程所完成的工作：Rémi Bardenet 和 Julyan Arbel。
     
  • 贝叶斯定理在机器学习中的应用
    优质
    简介：贝叶斯定理是一种统计学理论，在机器学习中用于处理不确定性问题。它通过更新先验概率来计算后验概率，有效提升模型预测精度与性能，在分类、聚类等任务中有广泛应用。 贝叶斯理论是深度学习和机器学习领域中的一个重要理论基础，这份文档是一个很好的参考材料。
     
  • 贝叶斯分类器的机器学习方法.doc
    优质
    本文档探讨了贝叶斯分类器在机器学习中的应用与原理，详细介绍了其作为概率分类模型的优势及实际操作步骤。 朴素贝叶斯是一种常用的机器学习分类器，在处理文本数据的分类任务中表现出色。它基于贝叶斯定理，并且假设特征之间相互独立，这使得模型在计算上更加高效并且易于实现。尽管这种假设可能不完全符合实际情况，但在许多实际应用中仍然能够取得令人满意的结果。 朴素贝叶斯分类器常用于垃圾邮件过滤、情感分析等领域。通过训练数据集学习各个类别的先验概率以及特征条件下的后验概率，模型可以对新的输入进行预测并判断其所属类别。 总之，由于其实现简单且在特定场景下效果良好，使得朴素贝叶斯成为入门机器学习者的理想选择之一。
     
  • 贝叶斯方法及概率编程在贝叶斯推断中的应用（含代码）
    优质
    本文章详细介绍了贝叶斯方法及其在统计学中的重要性，并通过具体实例展示了如何利用概率编程进行贝叶斯推断，附有实用代码供读者实践学习。 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断 附代码
     
  • 朴素贝叶斯的机器学习理论及代码应用
    优质
    本课程深入浅出地讲解了朴素贝叶斯算法的原理及其在机器学习中的重要作用，并结合实际案例演示如何通过编程实现该算法的应用。 深入理解条件概率的概念，并详细讲解朴素贝叶斯的数学推导过程。掌握如何使用原生代码编写朴素贝叶斯算法，同时学会利用sklearn库实现同样的功能。此外，了解垃圾邮件分类的基本原理，并能够运用朴素贝叶斯方法进行实际操作以完成垃圾邮件的分类任务。
     
  • 机器学习中的贝叶斯与优化方法（英文版）
    优质
    本书为读者提供了机器学习中贝叶斯方法和优化技术的全面介绍，旨在帮助读者深入理解并掌握这些领域内的核心理论及应用技巧。 介绍贝叶斯机器学习的最佳英文著作有几本非常受欢迎的选择。这些书籍适合英语水平一般的朋友慢慢阅读理解，内容涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，帮助读者逐步掌握贝叶斯方法在机器学习中的运用。
     
  • 自动贝叶斯调参在自动化机器学习（AutoML）中的应用
    优质
    本研究探讨了自动贝叶斯优化技术在调整机器学习模型参数方面的高效性与准确性，旨在推动自动化机器学习领域的发展。 在机器学习领域中，调参是一个繁琐但至关重要的任务，因为它对算法性能有着显著影响。手动调整参数耗时且效率低下，而网格搜索和随机搜索虽然不需要人工干预，却需要较长的运行时间。因此，研究人员开发出了多种自动化的超参数优化方法。贝叶斯优化作为一种通过建立概率模型来寻找函数最小值的方法，在机器学习中的超参数调优中得到了广泛应用，并因其高效性和节省时间的特点脱颖而出。目前有许多Python库支持实现贝叶斯超参数调整。 本段落将围绕贝叶斯优化展开，包括其基本原理、四个主要组成部分（目标函数、域空间等）、以及如何利用这种方法进行高效的模型训练和评估。通过基于先前的目标函数值构建替代模型，贝叶斯优化能够有效地找到最优解。
     
  • 贝叶斯算法在MATLAB中的应用
    优质
    简介：本文探讨了贝叶斯算法在MATLAB环境下的实现方法及其应用案例，旨在为读者提供该算法的具体操作指导和实践参考。 简单基础入门代码示例使用MATLAB程序对数据进行分类，采用的是朴素贝叶斯方法。
     
  • Python机器学习中的贝叶斯分类
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    本文章介绍了在Python中实现贝叶斯分类的方法及其应用，旨在帮助读者理解该算法并能将其应用于实际问题解决。 一、贝叶斯分类器介绍 贝叶斯分类器是一种统计分类模型，能够预测数据对象属于某个类别的概率。这类分类器基于贝叶斯定理构建而成，并且在性能上与决策树及神经网络相当。尤其是在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器表现出较高的准确性和运算效率。 基本的贝叶斯分类器假设在一个特定类别中各个属性值之间是相互独立的，即所谓的“类条件独立”假定。这有助于减少构建模型所需的计算量，并提高建模过程中的有效性。 二、贝叶斯定理 p(A|B) 表示在事件 B 发生的情况下，事件 A 发生的概率；基本贝叶斯分类器通常依据这一定义来工作。
     
  • MCMC-Bayes-Python：用于贝叶斯反演的自适应MCMC方法的Python代码库-源码
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    本项目提供了一个基于Python的代码库，实现了一种新颖的自适应马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，专门针对复杂模型中的贝叶斯反演问题。 SurrDAMH 是一种贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法，在Python中的实现是从后验分布 π 提供样本 (U | y) 的 α˚Fη(γ - G(U))π0(U)，其中 y 为给定观测向量，G 代表观测算子。fη 是高斯噪声观测的概率密度函数（PDF），而 π0(U) 则是高斯先验的 PDF。 为了使用 SurrDAMH 方法，需要安装以下软件包：NumPy、SciPy、pandas、mpi4py 和 petsc4py（用于“达西”示例）。对于“达西”示例还需要 MyFEM。此外，在“达西”示例中会用到自定义的通缩基础 pcdeflation，可以通过执行以下命令来构建： ``` make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） ``` 最后，使用 `conf_name` 来准备玩具示例：“简单”，“简单_MPI” 和 “达西”。