Advertisement

贝叶斯与EM算法的代码已实现（采用Python并包含详细注释）。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
贝叶斯图像分割的Python实战教程，包含EM算法在图像分割中的Python代码实现，并附有详尽的注释。此外，该教程还提供演示PPT以及数据打包的指导。相关学习资源链接如下：https://blog..net/sinat_35907936/article/details/109266603 以及 https://blog..net/sinat_35907936/article/details/109167111 和 https://blog..net/sinat_35907936/article/details/108894542。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的贝叶斯与EM算法实现及详尽注释
    优质
    本项目使用Python语言实现了贝叶斯统计和期望最大化（EM）算法，并配有详尽代码注释，便于学习和应用。 贝叶斯图像分割Python实战及EM算法在图像分割中的应用代码示例与详细注释现已完成，并配有演示PPT及相关数据集。这些资源旨在帮助学习者深入理解并实践这两种重要的统计学方法，以解决复杂的图像处理问题。相关讲解内容已通过博客文章形式发布，涵盖了从理论基础到实战操作的全过程。 请注意，以上描述中并未包含任何联系方式或链接地址信息。
     
  • Adaboost算法的Python实现---含详细注释
    优质
    本简介提供了一个包含详尽注释的Python代码示例，用于实现经典的机器学习算法Adaboost。通过这个教程，读者可以深入理解Adaboost的工作原理及其在实践中的应用方法。 需要安装numpy和scipy。下载地址可以在SciPy官网找到：http://www.scipy.org/scipylib/download.html。这些资源非常适合课程学习使用。
     
  • 基于贝叶斯的EM算法
    优质
    本研究探讨了基于贝叶斯理论的EM（期望最大化）算法在处理不确定性数据中的应用，通过引入先验知识提高模型参数估计的准确性与鲁棒性。 EM算法（期望最大化）是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，在处理含有隐藏变量的概率模型时尤为有效。其核心思想是通过交替进行E步骤和M步骤来逼近真实参数。 1. **期望（E）步骤**：在这个阶段，假设当前已知的参数值，计算每个观测样本属于各个隐状态的概率。这通常涉及计算后验概率。 2. **最大化（M）步骤**：利用E步骤得到的后验概率更新模型参数。这个过程通常涉及到求解最大化问题。 EM算法在贝叶斯框架下应用时，与贝叶斯统计相结合。这种方法基于贝叶斯定理，将先验知识和观测数据结合起来给出参数的后验分布，在处理未知隐藏变量方面非常有用。 MATLAB提供了内置的统计和机器学习工具箱以及强大的矩阵运算支持来实现EM算法。在压缩包文件中，“license.txt”通常包含软件许可协议，详细规定了代码或软件使用的条款。“adaptiveBasis”可能是一个程序文件或者数据文件，与具体应用中的EM算法有关，在贝叶斯框架下可能是自适应地构建模型基础以提高拟合度和预测能力。 综上所述，结合贝叶斯统计的EM算法为参数估计提供了一种有效的方法，特别是在处理含有隐藏变量的问题中。MATLAB是实现此类方法的理想平台，并且“adaptiveBasis”文件可能涉及到动态调整基函数的数量与形式来更好地适应复杂数据结构。为了深入了解该程序的具体功能和操作方式，查看源代码及相关文档说明是非常必要的。
     
  • EM算法_Bayesian_稀疏贝叶斯
    优质
    本研究探讨了在统计学习领域中，利用EM算法与Bayesian框架下的稀疏贝叶斯模型，有效提取数据中的关键特征。通过结合这两种强大的方法，我们能够实现更精确的参数估计和预测性能，在高维、小样本的数据集中展现出优越性。 使用EM算法完成对稀疏信号的恢复，在学习稀疏贝叶斯方面很有用处。
     
  • 经典的EM算法代码（非贝叶斯网络工具箱实现）
    优质
    这段代码提供了一个经典EM（期望最大化）算法的具体实现方法，不依赖于贝叶斯网络工具箱，适用于初学者理解和学习EM算法的核心思想和应用技巧。 为了研究EM算法，我在网上搜寻了一个月的资料但未能找到相关的原代码。后来终于在一个资深教授那里找到了相关资料，并特地分享出来与大家共同使用。
     
  • C++实现PCA算法（含详细注释）
    优质
    本文章详细介绍如何使用C++编程语言实现主成分分析(PCA)算法，并提供详尽代码注释以帮助读者理解每一步骤的功能和原理。 我对别人的代码进行了一些改动，包括调整了输入输出格式，并添加了一部分注释来提高可读性。关于该代码的具体使用方法可以参考相关博客文章中的介绍。
     
  • Python中贝叶斯分类算法的实现
    优质
    本文章介绍了如何在Python中使用贝叶斯定理进行文本分类的方法和步骤，并提供了代码实例。 贝叶斯分类算法是统计学中的一个分类方法，它使用概率统计技术对数据进行分类。可以通过Python编程语言来实现这种算法。
     
  • 朴素贝叶斯算法详解（基于贝叶斯算法）
    优质
    简介：本文深入浅出地讲解了朴素贝叶斯算法，一种基于贝叶斯定理的概率分类技术，适用于文本分类、垃圾邮件过滤等场景。 贝叶斯是英国的一位数学家，1702年出生于伦敦，并曾在宗教界任职神甫。他于1742年成为英国皇家学会的会员，在1763年的四月七日去世。在概率论领域中，他是主要的研究者之一。贝叶斯开创性地将归纳推理法应用于概率论的基础理论之中，从而创立了贝叶斯统计学说，并且对诸如统计决策函数、推断及估算等领域做出了重要的贡献。
     
  • 贝叶斯算法详解
    优质
    贝叶斯算法是一种统计学方法，基于贝叶斯定理，通过先验概率和似然函数计算后验概率。广泛应用于机器学习、数据分析等领域，实现预测与决策优化。 **贝叶斯算法详解** 贝叶斯算法是一种基于概率论的统计分析方法，全称为贝叶斯统计推断或贝叶斯推理，在机器学习、数据挖掘、信息检索等领域有着广泛的应用，尤其是在分类、预测和参数估计等方面。该算法的核心思想是利用先验概率和后验概率的关系，通过已有的数据来更新对未知事件的概率估计。 **1. 贝叶斯定理** 贝叶斯定理是贝叶斯算法的基础，它描述了在已知一些证据（条件）的情况下，某一假设（事件）发生的概率如何通过先验概率和似然性进行更新。数学公式表示为： P(A|B) = [P(B|A) * P(A)] / P(B) 其中，P(A|B) 是后验概率，即在已知 B 发生的情况下 A 发生的概率；P(B|A) 是似然性，即在 A 的条件下 B 发生的概率；P(A) 和 P(B) 分别是 A 和 B 的先验概率。 **2. 贝叶斯分类器** 贝叶斯分类器利用贝叶斯定理将新的观测数据分配到预先定义的类别中。常见的贝叶斯分类器有朴素贝叶斯分类器，其假设特征之间相互独立，简化了计算。朴素贝叶斯分类器包括多项式朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯等。 **3. 贝叶斯网络** 贝叶斯网络是一种图形模型，用有向无环图（DAG）表示变量之间的依赖关系。每个节点代表一个随机变量，边表示变量之间的条件概率关系。通过贝叶斯网络可以进行概率推理和学习，例如疾病诊断系统、决策支持系统等。 **4. 贝叶斯估计** 在参数估计中，贝叶斯方法提供了一种处理不确定性的方式。通过对参数的先验分布建模，并结合观测数据更新分布得到后验分布，从而得出参数的估计值。贝叶斯估计尤其适用于小样本数据或者需要考虑不确定性的场景。 **5. 应用实例** - 垃圾邮件过滤：通过学习邮件文本中的词汇特征，利用贝叶斯分类器判断一封邮件是否为垃圾邮件。 - 推荐系统：根据用户历史行为和物品属性，使用贝叶斯方法预测用户可能喜欢的物品。 - 文本分类：对新闻、论坛帖子等文本数据进行分类，如情感分析或主题分类。 - 医学诊断：根据病人的症状和检查结果，利用贝叶斯网络进行疾病诊断。 **总结** 贝叶斯算法以其独特的概率框架和灵活性，在许多实际问题中展现出强大的处理能力。通过对先验知识的整合以及新数据的学习，该方法能够有效地进行预测、分类和决策。无论是在学术研究还是工业应用中，理解并掌握贝叶斯算法都是十分重要的。
     
  • 利用BIC和EM算法构建贝叶斯网络
    优质
    本研究采用BIC准则与EM算法相结合的方法，旨在高效地学习和推断贝叶斯网络结构，提升模型在复杂数据环境下的表现。 《机器学习》第七章后半部分的代码内容包括利用BIC（贝叶斯信息准则）和EM算法为基础构建贝叶斯网络，并运用吉布斯采样算法对构建的网络进行“查询”。在贝叶斯网络的构建过程中，采用了贪心算法。基于BIC和EM算法生成的贝叶斯网络没有经过大量验证，但从经验观察来看，其正确性应该是相对较高的。