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標(biāo)簽 > 貝葉斯
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樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設(shè)的分類方法,是經(jīng)典的機器學(xué)習(xí)算法之一,處理很多問題時直接又高效,因此在很多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,如垃圾郵件過...
2018-07-01 標(biāo)簽:貝葉斯機器學(xué)習(xí) 3.5萬 0
這是一個很好的問題,因為有無限的選擇。 (理論上)只有一個正確的先驗,即表示你的先驗假設(shè)。然而,在實踐中,先驗分布的選擇可能相當(dāng)主觀,有時甚至是任意的。...
貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例讓你更快的對貝葉斯算法有更多的了解
為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解,為大家整理過一篇關(guān)于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例。通項目實踐達到學(xué)以致用的目的,...
最初開始搜救時,海軍人員對Craven和其團隊的建議嗤之以鼻,他們憑經(jīng)驗估計潛艇是在爆炸點的東側(cè)海底。但幾個月的搜索一無所獲,他們才不得不聽從了Crav...
關(guān)于貝葉斯和MCMC一些數(shù)學(xué)原理的講解和代碼的實現(xiàn)
不論是學(xué)習(xí)概率統(tǒng)計還是機器學(xué)習(xí)的過程中,貝葉斯總是是繞不過去的一道坎,大部分人在學(xué)習(xí)的時候都是在強行地背公式和套用方法,沒有真正去理解其牛逼的思想內(nèi)涵
2018-06-11 標(biāo)簽:貝葉斯機器學(xué)習(xí)MCMC 7111 0
機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)必讀的10本免費在線電子書和書的詳細介紹
本書介紹了在Python中處理數(shù)據(jù)所必需的核心庫:特別是IPython,NumPy,Pandas,Matplotlib,Scikit-Learn和相關(guān)軟...
2018-07-01 標(biāo)簽:貝葉斯機器學(xué)習(xí)Python 6745 0
壓縮感知是什么呢?如何找到發(fā)現(xiàn)合適的壓縮感知測量矩陣?
其實貝葉斯公式也沒有什么,只不過是一種概率分布罷了,只不過這種概率分布具有陰陽變換特點(可以參考我們的太極圖加以理解)。說到這里,筆者對于科學(xué)的話語權(quán)掌...
總結(jié)了貝葉斯方法在機器學(xué)習(xí)中的最新進展以及對學(xué)習(xí)問題的介紹和展望
隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,以概率統(tǒng)計為基礎(chǔ)的機器學(xué)習(xí)在近年來受到工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的極大關(guān)注,并在視覺、語音、自然語言、生物等領(lǐng)域獲得很多重要的成功應(yīng)用。
2018-01-22 標(biāo)簽:貝葉斯機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 5637 0
機器學(xué)習(xí)是什么?10幅圖帶你詳細的了解機器學(xué)習(xí)
本文的幾幅圖是我認(rèn)為在解釋機器學(xué)習(xí)基本概念時最有啟發(fā)性的條目列表。
2018-09-09 標(biāo)簽:模型貝葉斯機器學(xué)習(xí) 5027 0
用21行python代碼實現(xiàn)的一個簡易但是具備完整功能的拼寫檢查器
給一個詞,我們試圖選取一個最可能的正確的的拼寫建議(建議也可能就是輸入的單詞)。有時也不清楚(比如lates應(yīng)該被更正為late或者latest?),我...
機器學(xué)習(xí)4個超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法
維基百科上說,“Hyperparameter optimization或tuning是為學(xué)習(xí)算法選擇一組最優(yōu)的hyperparameters的問題”。 ...
2023-08-24 標(biāo)簽:貝葉斯機器學(xué)習(xí) 3008 0
但我們?nèi)绾沃獣院篁灧植寄兀看鸢冈凇肮曹椣闰灐边@一概念之中:如果先驗概率分布和后驗概率分布同屬一個家族,那么它們稱為共軛分布,且先驗稱為似然函數(shù)的共軛先驗...
2018-08-14 標(biāo)簽:貝葉斯數(shù)據(jù)集 2825 0
根據(jù)聯(lián)合概率計算規(guī)則,我們給出方程P(man with long hair)和P(long hair and man)。因為聯(lián)合概率可逆,因此這兩個方程等價。
2023-04-13 標(biāo)簽:貝葉斯 2349 0
卡爾曼濾波是一種用于估算線性動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的優(yōu)化算法,其基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論為貝葉斯定理,將傳感器測量值和系統(tǒng)模型的預(yù)測值進行融合,得到對系統(tǒng)狀態(tài)的估計。
機器學(xué)習(xí):簡單的術(shù)語帶你領(lǐng)略貝葉斯優(yōu)化之美
貝葉斯優(yōu)化是機器學(xué)習(xí)超參數(shù)優(yōu)化的常用技術(shù)之一,本文不會使用艱深的數(shù)學(xué)論證,而是通過簡單的術(shù)語帶你領(lǐng)略貝葉斯優(yōu)化之美。 假設(shè)有一個函數(shù) f(x)。其計算成...
2020-10-12 標(biāo)簽:函數(shù)貝葉斯機器學(xué)習(xí) 2075 0
有一個函數(shù)f(x),它的計算成本很高,甚至不一定是解析表達式,而且導(dǎo)數(shù)未知。你的任務(wù)是,找出全局最小值。當(dāng)然,這個任務(wù)挺難的,比機器學(xué)習(xí)中的其他優(yōu)化問題...
In-context learning如何工作?斯坦福學(xué)者用貝葉斯方法解開其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構(gòu)建模型,而無需為每個任務(wù)微調(diào)和存儲新參數(shù)。它通常只需要很少的訓(xùn)練示例就可以使模型正常工作,而...
由于我們要優(yōu)化的這個函數(shù)計算量太大,一個自然的想法就是用一個簡單點的模型來近似f(x),這個替代原始函數(shù)的模型也叫做代理模型,貝葉斯優(yōu)化中的代理模型為高...
2023-11-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)貝葉斯 1206 0
3.GraphSAGE[9]:generalized aggregation方法
歸納學(xué)習(xí)(Inductive Learning):先從訓(xùn)練樣本中學(xué)習(xí)到一定的模式,然后利用其對測試樣本進行預(yù)測(即首先從特殊到一般,然后再從一般到特殊)...
2023-11-16 標(biāo)簽:模型貝葉斯數(shù)據(jù)集 545 0
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