Advertisement

基于R语言的概率图模型课件_LPGR_ChinesePPT.zip

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

简介：
本资料为《基于R语言的概率图模型》课程讲义，包含详细的教学内容和示例代码。适用于学习概率图模型及其实现，支持中文阅读。 概率图模型基于R语言课件_LPGR_ChinesePPT提供了一套详细的教程和示例代码，帮助学习者掌握使用R语言进行概率图建模的方法和技术。该课程涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，并通过实际案例分析加深理解。文档中不仅包括理论讲解，还包含了大量的实践操作指导，使学员能够熟练运用相关工具解决复杂问题。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于R语言的概率图模型课件_LPGR_ChinesePPT.zip
    优质
    本资料为《基于R语言的概率图模型》课程讲义，包含详细的教学内容和示例代码。适用于学习概率图模型及其实现，支持中文阅读。 概率图模型基于R语言课件_LPGR_ChinesePPT提供了一套详细的教程和示例代码，帮助学习者掌握使用R语言进行概率图建模的方法和技术。该课程涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面，并通过实际案例分析加深理解。文档中不仅包括理论讲解，还包含了大量的实践操作指导，使学员能够熟练运用相关工具解决复杂问题。
  • KMV MATLAB代码及PD模型：计算概率的R语言实现
    优质
    本资源提供了基于KMV模型的概率违约（PD）计算方法，并使用MATLAB和R语言进行实现。包含理论详解与实用代码示例。 该项目的目标是计算公司在一年内违约的概率。目前项目包括基于KMV-Merton模型的PD（违约概率）计算以及使用记分卡和逻辑回归模型进行局部放电计算。 本项目的数据来源于UCLA LoPucki数据库及Compustat数据库，包含了破产公司和基础公司的相关信息。数据清理过程是通过Python完成的。如果您需要更多关于数据清理或其他项目阶段的信息，请通过LinkedIn联系我。
  • 关于概率图模型的课程报告
    优质
    本课程报告全面探讨了概率图模型的核心概念与应用，包括贝叶斯网络和马尔可夫随机场等内容，并分析了其在机器学习中的重要性。 《概率图模型的课程报告》深入探讨了马尔科夫过程与潜在特征模型结合的方法在序列建模中的应用，并特别介绍了创新性的马尔科夫潜在特征模型（Markov Latent Feature Model，MLFM）。该模型将每个状态与潜在特征相关联，在两次空状态之间选择独特状态集作为特征。这种策略能够学习到对象集中共享的未观察因素，并使用少量稀疏编码来描述单一对象。 报告的第一部分重点介绍了马尔科夫潜在特征模型（MLFM），并提到印度自助餐过程（Indian Buffet Process, IBP）作为一种贝叶斯非参数方法，允许随着数据量增加而扩展潜在特征的数量。在“序列化的特征分配”章节中，展示了如何构建0-1矩阵来表示每个序列块中的独特状态集。 报告的第三部分详细区分了马尔科夫潜在特征模型中的参数和非参数模型，并提出了一种线性高斯模型的应用方法，该模型将数据建模为潜在特征与噪声的组合。第四章介绍了针对这两类模型使用的变分推断算法，包括批处理和随机变分推理。 在实验部分，“五、实验”章节通过基因数据分析和图像去噪案例验证了马尔科夫潜在特征模型的有效性和优势，在捕捉序列数据中的特征相关性方面尤其有效。“六、总结”指出该方法利用了马尔科夫可交换性的特性，使变分推断变得更加可行，并强调其作为强大的序列数据建模工具的重要性。 补充信息中提及的贝叶斯非参数模型具有自适应调整复杂度的能力，随着样本数量的变化自动调节自身结构。这类模型仅需少量假设即可处理聚类和预测问题，在面对大规模或动态变化的数据集时表现出色。 综上所述，《概率图模型课程报告》详尽地阐述了马尔科夫潜在特征模型的概念、构建方法及其实际应用价值，为理解概率图模型在序列分析中的作用提供了重要指导。
  • 利用高斯混合模型进行多分布概率聚类及模型评估（基于R语言）
    优质
    本研究运用R语言开发了一种基于高斯混合模型的多分布概率聚类方法，并提出了相应的模型评估技术。通过实验证明，该方法在复杂数据集上的聚类效果显著提升。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种基于概率论的高级聚类算法，在数据科学和机器学习领域广泛应用。与传统的K-means聚类不同，GMM假设数据点是由多个高斯分布组成的混合模型生成的。这意味着每个数据点属于某个特定的高斯分布，但并不限定于某一个聚类，这使得GMM能够处理更复杂的数据分布情况。 GMM通过期望最大化（EM）算法进行参数估计。EM算法是一种迭代方法，它通过最大化似然函数来估算每个高斯分布的参数，包括均值、协方差矩阵和权重。与K-means的硬聚类不同，GMM提供的是软聚类，这意味着可以计算出每个数据点属于不同聚类的概率，这种方法更加灵活和精确。 GMM的一个显著优势是它能自动确定最佳的聚类数量。通过使用贝叶斯信息准则（BIC）或赤池信息准则（AIC），GMM能够评估不同模型的优劣，并选择最适合数据集的那个模型。这种自动化的能力使GMM在处理真实世界中的复杂且难以预定义聚类数量的数据时表现优秀。 此外，GMM还可以应对数据异方差性（即不同聚类具有不同的方差）和共线性问题（多个变量之间存在强烈的相关性）。
  • GARCH模型在R语言中的波动率预测
    优质
    本文介绍了如何使用R语言进行GARCH模型的应用与实现，重点探讨了该模型在金融时间序列分析中对股票市场波动率预测的具体方法和步骤。 利用R语言，根据GARCH模型进行波动率的预测。
  • R语言中的SIR模型.txt
    优质
    本文件探讨了利用R编程语言实现和分析经典的SIR（易感-感染-移除）传染病模型的方法，旨在为流行病学研究提供数学建模工具。 使用R语言实现复杂网络中的简单SIR风险传染模型，有需要的朋友可以下载交流。采用R语言实现复杂网络中的简单的SIR风险传染模型，有兴趣的用户可以进行下载与讨论。
  • R语言SIR模型代码
    优质
    这段代码实现了经典的传染病传播模型——SIR（易感-感染-恢复）模型，并基于R编程语言进行模拟和分析。适用于流行病学研究与教学。 SIR传染病传播模型的代码实现比较简单，使用的编程语言是R语言。
  • R语言实验2：概率与分布（统计学）
    优质
    本实验通过R语言探索基础的概率论和常见统计分布，包括随机变量、概率密度函数及累积分布函数等概念，并进行相关应用练习。 一、实验目的 1. 掌握离散型概率分布的相关概念。 2. 理解连续型概率分布的原理。 3. 了解R语言集成开发环境。 本实验旨在通过研究泊松分布（一种离散型概率分布）和正态分布（一种连续性概率模型），并运用R语言进行相关计算，来加深对这两种重要统计概念的理解。在具体操作中，学生将学习如何使用各种函数实现这些理论知识的应用： 对于泊松分布，在R语言中有以下几种功能强大的内置函数： - `dpois(x, lambda)`：用于求解给定次数`x`下发生事件的概率。 - `ppois(q, lambda)`：计算至多发生q次事件的累积概率。 - `qpois(p, lambda)`：根据某个累计概率p，确定对应的泊松分布值。 - `rpois(n, lambda)`：生成n组随机数以模拟实际场景中的事件。 在实验中，学生通过分析食品生产线故障频率（平均为1.5次/8小时）的实际案例来掌握这些函数的应用。例如，利用`dpois()`可以计算出特定时间段内发生两次或更少次数的设备故障的概率；而连续三班无故障情况下的概率则需要将三个独立泊松分布的结果相乘得到。 对于正态分布（又称高斯分布），R语言提供了类似的工具： - `dnorm(x, mean, sd)`：计算指定值x在均值mean和标准差sd条件下的密度。 - `pnorm(q, mean, sd)`：返回小于等于q的概率。 - `qnorm(p, mean, sd)`：给定概率p，求出对应的分位数。 - `rnorm(n, mean, sd)`：生成n个随机样本。 通过电池寿命的案例（即假设寿命遵循均值为200小时、标准差30小时的正态分布），学生能够应用`pnorm()`来确定合格率，并使用逆函数找到对应于90%概率水平的具体数值范围。 本次实验使学生们对离散型和连续性概率模型有了初步掌握，同时也熟悉了R语言在统计学中的基本操作。然而，为了进一步提升技能并灵活运用这些知识解决更复杂的问题，在未来的学习中还需要进行更多实践练习及理论研究。尽管已了解了基础函数的使用方法，但熟练度仍需加强，这是后续学习的重点方向之一。
  • GARCH模型预测波动率及R语言源码.zip
    优质
    本资源包含基于GARCH模型进行金融时间序列波动率预测的相关理论介绍、实例分析以及详细的R语言代码实现，适用于学术研究与实践操作。 GARCH模型用于预测波动率的R语言源码提供了实现这一统计方法的具体代码。这段描述介绍了如何使用GARCH模型进行金融时间序列分析中的波动率预测，并给出了相关的编程资源，帮助用户理解和应用该技术。