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沙龙
1
回答
使用
tensorflow
概率
中
的
证据
从
贝
叶
斯
网络
中
采样
bayesian-networks
、
tensorflow-probability
有没有一种简单
的
方法可以
从
tensorflow
-probability
中
的
联合分布
中
“观察”
证据
和样本?例如,在PyMC3
中
,Distribution类在其构造函数
中
具有observed参数,因此可以根据
证据
轻松设置条件(并运行MCMC以获得后验样本)。有一些与Edward相关
的
文档,但对于简单
的
情况,我无法理解,例如: import
tensorflow
_pro
浏览 22
提问于2019-06-03
得票数 2
1
回答
使用
模型输出作为
TensorFlow
概率
中
的
条件
概率
分布
python
、
tensorflow
、
probability
我在
TensorFlow
概率
中
实现一个
贝
叶
斯
网络
来建模不同ML模型之间
的
交互。让我们假设模型是作为
TensorFlow
估计构建
的
。然后,对给定输入数据
的
类
的
条件
概率
进行简单
的
估计。在
TensorFlow
概率
中
是否有一种方法来包装估计量,以便我可以将它作为一个分布来处理?
浏览 4
提问于2019-11-26
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何
使用
贝
叶
斯
网络
计算条件
概率
查询
artificial-intelligence
、
bayesian
我正在学习我的人工智能课程
的
贝
叶
斯
网络
。谁知道如何计算所附图片中
的
因果推理和诊断推理?
浏览 3
提问于2017-12-15
得票数 0
1
回答
决策树和
贝
叶
斯
网络
有什么区别?
bayesian
、
decision-tree
、
bayesian-networks
如果我理解得对,两种方法都
使用
Bayes定理生成一个无圈图,并根据应用于每个节点
的
函数计算百分比。 有什么关系?
浏览 2
提问于2010-08-05
得票数 5
1
回答
用特征
概率
预测对象
probability
我把对象
的
定义定义为特征
概率
。每个对象都有自己
的
特征、重要性和
概率
。例如,对于对象"X",我有“颜色”特征(重量为0.8) -对象可以是蓝色
的
80%
的
案例和黑色
的
20%
的
案例。我试图创建一个“预测器”,所以如果我观察到蓝色和圆形
的
东西- (0.8 X 0.8) x (0.2 x 0.7) -物体X
的
概率
。 这在数学上有意义吗?如果这个方法听起来很合理,我应该如何处理非常小
浏览 0
提问于2018-07-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
循环
贝
叶
斯
网络
math
、
bayesian
、
bayesian-networks
管理这个系统
的
规则如下:如果AB存在,那么A和B也必须存在。一般来说,如果存在一个tupel,则作为该tupel
的
子集
的
所有较小tupel也必须存在。此外,如果元组不存在,则组成该元组超集
的
所有元组都不存在。 例如:给定ABC存在,则A、B、C、AB、AC、BC也存在。如果BC不存在,那么ABC,BCD,ABCD也不存在。现在我纠结
的
是,例如,我如何计算P( AB |A,B,! ABC ),这意味着AB存在
的
概率
,给定A存在,B存在,ABC不存在。foreach元素i
浏览 3
提问于2011-08-20
得票数 0
1
回答
贝
叶
斯
超参数优化
machine-learning
、
bayesian
、
tree-structure
我已经为我
的
lstm超参数做了一些
贝
叶
斯
超参数优化
的
实验。我想知道这些策略在哪里被称为“
贝
叶
斯
”。谁能解释一下在超参数优化
的
背景下“
贝
叶
斯
”是什么意思? 谢谢
浏览 17
提问于2019-06-27
得票数 1
3
回答
基于Java
的
贝
叶
斯
网络
应用编程接口
java
、
bayesian-networks
有没有用java构建影响图
的
贝
叶
斯
网络
的
API?
浏览 7
提问于2012-04-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在决策问题上观察
证据
后,我是否需要规范我
的
概率
分布?
math
、
probability
、
pgm
目前,我正在开发一个决策系统,我有以下几个要素: 我正在计算整个
网络
的
实用价值,而没有观察到任何
证据
然而,现在我观察到了一些
证据
,所做
的
就是将每一次非法分配
的
概率
设置为0。法律转让仍然有相同
的
可能性。当我运行我<
浏览 1
提问于2013-05-26
得票数 0
回答已采纳
3
回答
贝
叶
斯
网络
中
的
变量必须是布尔
的
吗?
artificial-intelligence
、
bayesian
我不敢相信我找不到这方面的任何信息,但是
贝
叶
斯
网络
中
的
变量必须是布尔
的
吗?我在教科书或网上找到
的
每一个例子都
使用
T/F变量,但是如何表示一个在
贝
叶
斯
网络
中有两个以上可能值
的
变量呢?例如,我遇到了以下问题: 我们有一个袋子,三个有偏见
的
硬币a,b,c,分别有20%,60%和80%
的
概率
浏览 3
提问于2017-11-26
得票数 7
回答已采纳
2
回答
贝
叶
斯
网络
的
实例实现
bayesian
我正在尝试用.NET编写一个
贝
叶
斯
网络
,我发现了一个由微软研究院开发
的
名为Infer.Net
的
库,该库用于对
网络
进行
概率
推理。但如果我能找到一个
使用
Infer.Net实现
贝
叶
斯
网络
的
简单示例,那就更容易了。我找了也找不到。有人可以用
贝
叶
斯
网络
在.Net
中
或<
浏览 4
提问于2014-04-01
得票数 0
1
回答
TF层
中
的
kl_use_exact参数
tensorflow
、
tensorflow-probability
、
densevariational
尝试在
Tensorflow
概率
中
利用DenseVariational层建立
贝
叶
斯
神经
网络
。我
的
问题是,当我们将参数kl_use_exact设置为False时,我们没有考虑到先前
的
函数。我试着查看DenseVariational类
的
源代码(_make_kl_divergence_penalty函数),比以前更加困惑,我没有
使用
kl_use_exact。
浏览 19
提问于2022-06-22
得票数 0
回答已采纳
1
回答
因果发现和逆向建模有什么区别?
data-mining
、
statistics
、
correlation
、
graphs
、
causalimpact
我不认为这些词是交替
使用
的
,但它们似乎是相似的。在逆向建模
中
,我们试图找出具有一定效果
的
因果因素。在因果发现
中
,我们也在寻找因果因素,对吗?在不同
的
情况下,你会如何
使用
这些术语?
浏览 0
提问于2021-04-20
得票数 0
2
回答
朴素
贝
叶
斯
的
class_weight =‘平衡’等价
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
naivebayes
我正在
使用
两个不同
的
分类器对相同
的
不平衡数据执行一些(二进制)文本分类。我想比较两个分类器
的
结果。当
使用
sklearns逻辑回归时,我可以选择设置class_weight = 'balanced'对于sklearn naive bayes,没有这样
的
参数可用。我知道,我可以
从
更大
的
班级
中
随机抽样,以便最终得到两个班级
的
相同大小,但随后数据就会丢失。 为什么朴素
贝
叶</em
浏览 86
提问于2021-02-19
得票数 3
回答已采纳
1
回答
基于
贝
叶
斯
网络
的
异常检测
python-2.7
本文主要研究基于
贝
叶
斯
网络
的
多变量时间序列数据异常检测问题。
使用
动态
贝
叶
斯
网络
模型进行异常检测是否是一种很好
的
方法?由于采用
贝
叶
斯
方法,只能计算训练后
的
数据发生相似性
的
概率
。是否有任何其他方法来解决同样
的
使用
其他离群点得分方法?
浏览 4
提问于2017-09-01
得票数 2
3
回答
贝
叶
斯
网络
和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
naivebayes
、
bayesian-networks
贝
叶
斯
网络
和朴素贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?我注意到一个只是在Matlab
中
实现为classify,另一个有一个完整
的
net工具箱。如果你能在你
的
回答
中
解释一下,哪一个更有可能提供更好
的
准确性,我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1
提问于2012-09-06
得票数 26
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
网络
的
主要优势
statistics
、
artificial-intelligence
、
bayesian
、
bayesian-networks
我很难100%理解
贝
叶
斯
网络
的
好处。
网络
的
主要好处是,人们不需要
使用
概率
链规则来计算联合分布,这是正确
的
吗?所以
使用
链式规则:导致与以下相同
的
结果(假设节点由
贝
叶
斯
网络
构成)?
浏览 2
提问于2019-02-18
得票数 0
4
回答
因果模型和有向图形模型之间
的
区别是什么?
machine-learning
、
bayesian-networks
、
causality
、
probability-theory
因果模型和有向图形模型之间
的
区别是什么?因果关系和定向
概率
关系之间
的
区别是什么?更具体地说,您会在DirectedProbabilisticModel类
的
接口中放入什么,在CausalModel类中放入什么?其中一个会继承另一个吗?
浏览 6
提问于2010-01-22
得票数 16
回答已采纳
1
回答
多层
贝
叶
斯
网络
bayesian
、
bayesian-networks
所以我正在尝试用
贝
叶
斯
网络
来解决一个问题。我知道一些事件
的
条件
概率
,比如下雨。假设我
从
四个传感器(A1 - A4)
中
的
每一个测量(布尔值)值。我知道下雨
的
概率
,根据每个传感器上
的
测量结果,我知道下雨
的
概率
。 现在我加入了一个新
的
转折。A4不再可用,但B1和B2可用(它们也是布尔传感器)。我知道在给定A4度量
的
情
浏览 6
提问于2012-11-06
得票数 1
1
回答
R包bnlearn: cpquery vs预测-不同
的
结果?
r
、
predict
、
bnlearn
我想
使用
我
的
贝
叶
斯
网络
作为分类器,首先是完整
证据
数据(predict),但也是不完整数据(bnlearn::cpquery)。但似乎,即使
使用
相同
的
证据
,函数也会给出不同
的
结果(不仅仅是基于
采样
造成
的
轻微偏差)。, prob = TRUE) 通过分析prob属性,我了解到
浏览 3
提问于2018-05-09
得票数 0
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