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非参数贝叶斯模型的层次化应用

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简介：
简介：本文探讨了非参数贝叶斯模型在多级结构中的应用，通过构建复杂的概率图模型，深入研究其在数据挖掘与机器学习领域的潜力。 层次化非参数贝叶斯模型方面有一篇非常经典的论文，内容详尽丰富，接近50页长。

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  • 非参数贝叶斯模型的层次化应用
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    简介：本文探讨了非参数贝叶斯模型在多级结构中的应用，通过构建复杂的概率图模型，深入研究其在数据挖掘与机器学习领域的潜力。 层次化非参数贝叶斯模型方面有一篇非常经典的论文，内容详尽丰富，接近50页长。
     
  • 贝叶斯优化SLIP模型参数：贝叶斯优化...
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    本研究采用贝叶斯优化方法对SLIP（弹簧加载倒立摆）模型的参数进行优化，旨在提高模拟效率与准确性。通过构建高维参数空间内的概率模型，有效指导搜索过程，减少计算成本，适用于机器人动态平衡控制等领域。 弹簧加载倒立摆（SLIP）步态模型可以通过多个参数进行描述，例如弹簧刚度、机器人质量、着地角以及腿长。调整这些参数往往需要耗费大量时间，而贝叶斯优化则提供了一种寻找最佳步态参数的有效途径。用户可以设定系统的初始条件，然后通过贝叶斯优化来确定在给定的条件下最合适的弹簧刚度和落地角度。根据不同的初始设置，贝叶斯优化能够识别出多种步态模式，包括步行、跑步以及跳跃等不同类型的步态模式。关于更多详细信息，请参阅附件中的PDF文件。
     
  • WinBUGS 14：层次贝叶斯建模工具
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    WinBUGS 14是一款用于构建和解决复杂统计模型的专业软件，尤其擅长处理层次贝叶斯模型，适用于需要进行高级数据分析的研究人员。 WinBUGS是由剑桥公共卫生研究所开发的一款专用软件包，用于通过马尔可夫链-蒙特卡罗方法进行贝叶斯推理分析。GeoBUGS是WinBUGS中的一个特殊模块，它能够生成和管理空间邻接矩阵、计算空间条件自回归模型，并提供图形输出功能以展示结果。
     
  • 贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d：层次元模型
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    贝叶斯估计的Matlab代码-HMeta-d提供了一种基于层次元模型进行贝叶斯估计的方法。该工具箱适用于复杂数据结构下的参数估计，尤其在医学影像分析中表现出色。通过HMeta-d框架，用户能够利用先验知识有效提升模型预测准确性，并支持大规模数据分析需求。 贝叶斯估计matlab代码HMeta-d分层meta-d模型（HMeta-d）是由史蒂夫·弗莱明开发的MATLAB工具箱，在一个分层贝叶斯框架中实现了Maniscalco与Lau于2012年提出的meta-d模型。该工具箱结合了Matlab和JAGS，后者是一种用于任意贝叶斯模型进行MCMC推理的程序。提供了有关方法及在分层贝叶斯框架下估算meta-d的优势的信息。 为了更好地理解贝叶斯认知模型，请参考Lee与Wagenmakers所著《贝叶斯认知模型：实践课程》。该HMeta-d模型基于Michael Lee关于1类SDT参数的贝叶斯估计的工作成果，设计为用户无需编写大量代码即可直接使用，并且数据格式与Maniscalco和Lau工具箱一致，便于两者之间的切换比较。 需要注意的是，在运行MATLAB代码之前，请确保已安装JAGS（一种类似于BUGS的MCMC语言）。为了使该程序正常工作，您需要安装JAGS 3.4.0版本而非其他版本。
     
  • BRMS：基于Stan的贝叶斯广义多元非线性多层次模型R包
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    BRMS是一款利用Stan引擎实现贝叶斯统计分析的R软件包，特别适用于构建复杂的广义多元非线性多层次模型，为用户提供灵活且高效的建模解决方案。 brms程序包提供了一个接口，使用Stan来拟合贝叶斯广义（非）线性多元多级模型。这个C++程序包执行完整的贝叶斯推理。公式语法与lme4软件包相似，为回归分析提供了熟悉且简单的界面。brms支持广泛的响应分布，使用户能够在多级上下文中拟合各种类型的模型，包括但不限于：线性、稳健线性、计数数据、生存时间、反应时间、有序和零膨胀等模型以及自定义混合模型。此外，它还提供非线性和光滑项的建模选项，并支持缺失值插补及自相关结构。 brms允许预测响应分布的所有参数以执行分布回归，并且可以拟合具有多个响应变量的多变量模型。用户可以根据自己的实际信念灵活地指定先验规范。该程序包提供了评估模型拟合度的方法，包括后验预测检查、交叉验证和贝叶斯因素比较等工具。
     
  • 贝叶斯超参数优化Matlab代码-Bayes-MTL-轨迹：基于贝叶斯多任务学习的参数化轨迹模型
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    本项目提供了一套基于贝叶斯多任务学习框架下的超参数优化Matlab代码，旨在构建和优化参数化的轨迹模型。通过集成多个相关任务的数据，有效提升了模型预测精度与泛化能力。 贝叶斯超参数优化的Matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习模型。该模型同时为多个受试者构建并测试纵向轨迹模型，允许通过使用生物标志物相似性度量来共享不同受试者的模型信息（即耦合）。此代码基于我们的研究“利用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”和OHBM2018会议。文件结构如下：blr_sim目录包含用于模拟的顶级文件，而blr目录则存放大部分模型训练、预测及性能评估的相关代码；gpml-matlab-v4.0-2016-10-19子目录用来进行超参数优化工作，aboxplot子目录负责生成美观的箱线图。utils包含了一些基本实用功能。 在简单示例方面，blr_sim目录中有一个简单的例子供您运行和修改：simple_example模拟文件可以用于执行我们论文描述的模拟过程：sim_both_full命令将产生一些中间文件并创建两个图表（来自我们的研究），这些图表展示了50次模拟实验及两种不同的情景设定（截距变化与受试者轨迹斜率的变化）。上述操作需要数小时才能完成，因为它处理了8个场景、每个场景运行50次、每种情景包括4组数据以及2个不同的模拟情况。
     
  • HDDM: 一个用于Python的模块，利用PyMC进行漂移扩散模型的层次贝叶斯参数估计
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    HDDM是一款基于Python的工具包，采用PyMC框架实现对漂移扩散模型的层次贝叶斯参数估计。它为认知心理学研究提供了强大的统计分析手段。 介绍作者：Thomas V. Wiecki, Imri Sofer, Mads L.Pedersen, Michael J.Frank 版权声明：该文档已放置在公共领域。 许可协议：HDDM是根据BSD 2许可证发行的。 版本信息：0.7.8 目的说明：HDDM是一个用于漂移扩散模型（通过PyMC）进行分层贝叶斯参数估计的Python工具箱。此模型广泛应用于心理学和认知神经科学领域，以研究决策过程。有关如何入门的信息可以在文档中找到。 特征介绍： - 使用漂移扩散模型参数的分层贝叶斯估算方法。 - 能够同时对个体和群体级别的参数进行估算，并假设每个单独的主题是从总体分布中得出的样本。 - 相较于使用个别受试者最大可能性（如DMAT或fast-dm）的方法，当可用的数据量较小的时候，HDDM能够提供更加准确的估计结果。 - 经过优化以提高运行速度。
     
  • 贝叶斯优化在超参数调整中的应用.zip
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    本资料探讨了贝叶斯优化技术在机器学习模型中超参数调优的应用。通过概率模型预测最优参数组合，有效提升算法性能与效率。 压缩包包含贝叶斯优化在机器学习和深度学习中的小案例应用，内容包括：iris.csv 和 mnist.npz 数据集、贝叶斯优化_ML.py 脚本以及贝叶斯优化_DL.py 脚本。
     
  • Bayes_GMM：Python中贝叶斯高斯混合模型的应用
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    Bayes_GMM是利用Python实现贝叶斯方法在高斯混合模型(GMM)中的应用，通过概率框架优化参数估计，适用于复杂数据分布的学习与聚类任务。 贝叶斯高斯混合模型（Bayes GMM）包括有限贝叶斯高斯混合模型 (FBGMM) 和无限高斯混合模型 (IGMM)，这两种方法都通过折叠吉布斯采样实现。为了运行单元测试，请执行 `make test` 命令； 若要检查测试覆盖率，则使用 `make test_coverage` 命令。更多示例可以在 examples/ 目录中查看。 该代码依赖于 NumPy 和 SciPy 库。 参考文献： 如果您使用此代码，应引用以下资料：H. Kamper、A. Jansen、S. King 和 S. Goldwater，“利用固定维度声学嵌入进行语音片段的无监督词法聚类”，IEEE 口语技术研讨会 (SLT) 会议录，2014 年。 代码中还引用了以下内容：KP Murphy, Conjugate Bayesian Analysis of the Gaussian Distribution, 2007。
     
  • 利用R语言开展基于贝叶斯层次模型的空间数据分析
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    本研究运用R语言编程环境，结合贝叶斯统计方法和多层次建模技术，深入分析地理空间数据中的复杂模式与关系。通过这种方法，可以更准确地预测和理解不同尺度上的空间变异性和依赖性，为环境科学、公共卫生和社会学等多个领域提供有力的数据支持工具。 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，并估计贝叶斯层次模型的后边缘分布。鉴于该方法适用于多种类型的模型，我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。 为了展示如何与空间模型拟合，这里采用的是纽约北部地区的白血病病例数据集。这个数据集记录了1978年至1982年间普查区内的白血病病例数和一些人口统计信息： - Cases：该时期内发生的白血病案例数量。 - POP8：1980年的总人口数。 - PCTOWNHOME：拥有房屋的人口比例。 - PCTAGE65P：年龄在65岁及以上的人口比例。 - AVGIDIST：平均距离（具体含义需根据上下文确定）。