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贝叶斯套索方法

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简介：
贝叶斯套索方法是一种结合了贝叶斯统计和套索回归优点的数据分析技术，用于变量选择和参数估计，在高维数据建模中表现出色。 我使用Python的sklearn模块实现了套索算法，并利用PyMC3和emcee进行了贝叶斯套索的两种实现方法。一个示例笔记本可以在bayes_lasso.ipynb中找到，而两个套索实现在文件bayesian_lasso_emcee.py以及lasso_PyMC3.py中。

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  • 贝叶斯套索方法
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    贝叶斯套索方法是一种结合了贝叶斯统计和套索回归优点的数据分析技术，用于变量选择和参数估计，在高维数据建模中表现出色。 我使用Python的sklearn模块实现了套索算法，并利用PyMC3和emcee进行了贝叶斯套索的两种实现方法。一个示例笔记本可以在bayes_lasso.ipynb中找到，而两个套索实现在文件bayesian_lasso_emcee.py以及lasso_PyMC3.py中。
     
  • 初步探索贝叶斯方法(PPT)
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    本PPT旨在介绍贝叶斯统计的基本概念和原理，包括先验分布、后验分布等核心要素，并探讨其在实际问题中的应用。 我制作了一个关于贝叶斯算法初步介绍的PPT，在其中讲解了该算法的基本原理以及一些基本应用。
     
  • Matlab贝叶斯决策代码-BayesianBWM：贝叶斯BWM方法
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    BayesianBWM是基于MATLAB实现的一种应用贝叶斯理论优化处理BWM（最佳-worst方法）问题的算法，适用于偏好分析和多准则决策。 该存储库包含了贝叶斯最佳-最差方法的MATLAB实现。您需要在您的机器上安装JAGS。 **先决条件：** 1. 在Windows系统中，请访问JAGS开发站点并按照指南来安装适合的操作系统的版本。 2. 安装完成后，在控制面板中的“系统和安全”选项下选择“系统”，然后单击高级系统设置，在弹出的窗口中点击“环境变量”。 3. 在“系统变量”部分找到名为 “Path”的项，并在其值列表里添加JAGS安装目录路径（例如：`C:\Program Files\JAGS\JAGS-3.4.0\x64\bin`)。 4. 如果您已经启动了MATLAB，请退出并重新打开以确保它使用更新后的环境变量。 **运行示例代码** 要运行您的示例，首先需要在 MATLAB 中打开名为`runme.m`的文件，并将以下三个变量替换为自己的数据： - `nameOfCriteria`: 包含标准名称。 - `A_B`: 最佳至最差的数据。
     
  • 贝叶斯网络改进方案.zip_贝叶斯_贝叶斯网络
    优质
    本资料探讨了对贝叶斯网络进行优化和改进的方法，旨在解决现有模型中的局限性，并提升其在复杂数据环境下的应用效能。适合研究者和技术人员参考学习。 本程序是对贝叶斯网络的改进，具有非常好的效果与价值，希望与各位分享。
     
  • 低风险贝叶斯方法
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    低风险贝叶斯方法是一种统计分析技术，它基于贝叶斯定理和概率论，用于在不确定性中做出预测和决策，特别适用于风险较低的应用场景。 我编写了一个最小风险贝叶斯分类器。
     
  • 朴素贝叶斯方法.pdf
    优质
    《朴素贝叶斯方法》探讨了基于统计学理论的一种简单有效的分类算法，特别适用于文本挖掘和垃圾邮件过滤等领域。 朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。在众多分类模型中，决策树模型和朴素贝叶斯模型是最为常见的两种。相比决策树模型，朴素贝叶斯分类器具有坚实的数学基础、稳定的分类效率，并且所需估计参数较少，对缺失数据不太敏感，算法也相对简单。理论上讲，NBC的误差率最低。然而，在实践中这并不总是成立，因为NBC假设属性之间相互独立这一条件在实际应用中往往不成立，从而影响了其准确度。
     
  • 贝叶斯统计推断与经验贝叶斯估计方法
    优质
    简介：本文探讨了贝叶斯统计推断的基本原理及其在数据分析中的应用，并深入介绍了经验贝叶斯估计方法，旨在为复杂的统计问题提供有效的解决方案。 经验贝叶斯估计方法是一种统计推断技术。使用这种方法的一个前提条件是需要知道先验分布，但在实际应用中这一要求往往难以满足。即使在某些情况下人们对参数的可能取值有一定了解，但这种认识通常不足以精确到能够用一个概率分布来描述的程度。
     
  • FullFlexBayesNets.rar_动态贝叶斯网络_Bayesian Network_改进贝叶斯算法_贝叶斯算法
    优质
    本资源包提供了一种名为FullFlexBayesNets的动态贝叶斯网络（DBN）技术，它对传统贝叶斯网络进行了优化与扩展。该方法旨在增强模型灵活性和适应性，适用于复杂数据驱动场景下的预测建模及决策支持系统。 动态贝叶斯网络算法的计算与改进包括了具体的测试例子来验证其有效性和适用性。
     
  • 贝叶斯信号检测方法
    优质
    贝叶斯信号检测方法是一种统计信号处理技术，利用贝叶斯定理对信号进行估计和检测，在通信、雷达及医学成像等领域有着广泛应用。 使用Matlab编程实现教材第74页例3.3.1的仿真程序。设定正电压A、噪声方差值以及每个码元周期内的采样点数N为可调变量，其中噪声可通过生成高斯随机数来模拟。在贝叶斯检测判决中假设先验概率P(H1)等于P(H0)，错误判断和正确判断的代价因子分别为1和0。 按照设定参数进行仿真，并实现对数据集的贝叶斯检测；循环创建新的样本并统计决策结果，记录正确的判定次数以估计准确率。