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(4030)
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沙龙
1
回答
贝
叶
斯
岭
回归
与自动相关性判定
回归
的区别?
machine-learning
、
scikit-learn
有人知道
贝
叶
斯
岭
回归
和ARDR之间的区别吗?linear_model.BayesianRidge() 当我回顾背后的理论时,两者都使用了λ和权重,ARDRegression的定义是:使用
贝
叶
斯
岭
回归
拟合
回归
模型但我仍然不明白有什么不同,因为两个模型都使用权重和λ来确定
回归
模型。有人能更直观地解释这一点吗?
浏览 18
提问于2020-05-18
得票数 3
1
回答
带有列表值到numpy数组的python字典
python
、
arrays
、
numpy
、
scikit-learn
试图转换具有以下内容的python dict: {38.0: 139.0、1.8、36.0、18.2等} 成了一个numpy数组,用sci-kit进行分析学习
贝
叶
斯
岭
回归
浏览 4
提问于2015-12-13
得票数 0
1
回答
在学习曲线的某一点后,测试分数降至训练分数以下
python
、
regression
、
bayesian
当我绘制
贝
叶
斯
岭
回归
模型的学习曲线时,我观察到近180个训练规模的测试分数高于训练分数;但是,对于更高的训练规模,测试分数低于训练分数。我将学习曲线附在下面:这可能是什么原因呢?
浏览 17
提问于2021-06-04
得票数 0
2
回答
科学知识中的
贝
叶
斯
网络?
bayesian-networks
我正在尝试理解和使用
贝
叶
斯
网络。我发现在学习API中有很多关于
贝
叶
斯
的引用,例如朴素
贝
叶
斯
、
贝
叶
斯
回归
、BayesianGaussianMixture等。在搜索用于
贝
叶
斯
网络的python包时,我发现巴塞和pgmpy。 是否有可能在科学学习中研究
贝
叶
斯
网络?
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
WEKA中的
贝
叶
斯
线性
回归
machine-learning
、
weka
、
linear-regression
WEKA有
贝
叶
斯
线性
回归
实现吗? Microsoft有
贝
叶
斯
线性
回归
,在我的例子中,它比WEKA的线性
回归
更好。
浏览 2
提问于2017-05-04
得票数 1
2
回答
回归
的朴素
贝
叶
斯
regression
、
naivebayes
我想知道,如果我可以应用朴素
贝
叶
斯
,
回归
问题,它将如何做到。我有4096个图像特征和384个文本特征,如果我假设它们之间是独立的,那就不会很糟糕了。有人能告诉我如何继续吗?
浏览 2
提问于2016-04-27
得票数 11
1
回答
贝
叶
斯
网络输入数据可以是概率吗?
python
、
machine-learning
、
classification
、
bayesian
、
bayesian-networks
是否可以用
贝
叶
斯
网络对其进行分析,然后每次得到0.7、0.3、0.6等数据。用户可以得到一个概率的机会,它可能是好的或坏的?
浏览 3
提问于2015-08-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
物流
回归
的定制规范
logistic-regression
、
regularization
、
bayesian
编辑:我知道Wi/Wj,我可以假设sum(Wi) = 100并且适合
贝
叶
斯
物流
回归
吗?此外,
贝
叶
斯
logistic
回归
拟合方法api需要一个恒河矩阵。highlight=fit_
贝
耶
斯
_物流调用贴图参数的协方差矩阵。假设特征是独立的,且特征的方差为1,我是否可以假定恒等矩阵是一个恒等矩阵?
浏览 0
提问于2018-02-25
得票数 1
1
回答
多元线性
回归
预测区间中模型系数的不确定性
predictive-modeling
、
statistics
、
prediction
、
linear-algebra
在每个数据集上,
回归
都会产生(线性)模型,如下面的Eq.1所示。这就产生了每个系数的N值\beta。 我正在寻找一个代数方程来计算(数值)一个新的预测y_0的预测区间
浏览 0
提问于2020-04-03
得票数 3
1
回答
ValueError无法将字符串转换为浮点数: IterativeImputer中的sklearn仅用于数值特性吗?
python
、
scikit-learn
我有一个数据框架,其中包含这样的数据:ID2 categoryCysts categoryYears int64数据的一个例子:1 10336 5 0 0 1 60 23 10262 9 0 0 1 37 5 4 11084 10 0 0 1 4
浏览 7
提问于2022-03-25
得票数 0
回答已采纳
3
回答
该数据集的Logistic
回归
和朴素
贝
叶
斯
machine-learning
、
dataset
、
data-mining
、
classification
、
logistic-regression
朴素
贝
叶
斯
和Logistic
回归
都能很好地分类这两个数据集吗?我的理解是,朴素
贝
叶
斯
可以,和Logistic
回归
与复杂的条件可以分类这些数据集。如果我错了,请帮忙。
浏览 3
提问于2014-01-30
得票数 3
回答已采纳
1
回答
约束
贝
叶
斯
线性
回归
machine-learning
、
regression
、
bayesian
我正在尝试进行
贝
叶
斯
线性
回归
,受系数的线性不等式约束。我不知道如何在
贝
叶
斯
框架中添加约束。 这有可能吗?
浏览 2
提问于2018-05-26
得票数 1
3
回答
朴素
贝
叶
斯
和Logistic
回归
的假设
machine-learning
、
classification
、
naivebayes
我试图理解朴素
贝
叶
斯
和Logistic
回归
所需假设的差异。如果我错了,请纠正我,朴素
回归
和逻辑
回归
之间还有其他假设/区别吗?
浏览 2
提问于2019-12-02
得票数 0
1
回答
客户行程的二分类
scikit-learn
、
keras
、
binary
、
classification
、
categorical-data
我想开发一个模型,它可以对客户旅程的二元性质进行分类(1表示购买完成,0表示没有购买("jrn_type“列)。行程由通道组成,如下图所示(从1到7列)。 ? 哪个模型最适合数据?
浏览 4
提问于2019-01-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
R语言,如何使用bootstraps生成最大似然和AICc?
r
、
correlation
、
statistics-bootstrap
很抱歉问了一个很愚蠢的问题。我正在通过bootstraped数据的相关性对形态特征进行多个比较。我很好奇这样的多重比较是否会影响我的推理水平,以及我数据中潜在的多重共线性的影响。也许,一个合理的选择是使用我的bootstraps来生成最大似然,然后生成AICc-s来与我的所有参数进行比较,看看什么是最重要的……问题是,虽然我有(或多或少)的方法,但我不知道如何在R中实现这一点。有人能为我提供一些帮助吗?到目前为止,这里有一个例子(使用R语言,但不是我的数据): library(boot) head(iris)
浏览 47
提问于2020-02-02
得票数 0
回答已采纳
1
回答
贝
叶
斯
岭
回归
中GridSearchCV参数的超参数整定
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
bayesian
、
hyperparameters
我试图在缺省值的
贝
叶
斯
岭
回归
中找到最佳参数,但是我想在这个估计量上找到GridSearchCV。 我应该把它设置为下面还是没有?
浏览 3
提问于2021-09-09
得票数 1
2
回答
朴素
贝
叶
斯
的class_weight =‘平衡’等价
python
、
scikit-learn
、
logistic-regression
、
naivebayes
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。为什么朴素
贝
叶
斯
没有这样的参数?我猜这与算法的性质有关,但找不到任何关于这个特定问题的信息。我也想知道等同的是什么?
浏览 86
提问于2021-02-19
得票数 3
回答已采纳
2
回答
如何衡量预测的信心?
machine-learning
、
predictive-modeling
使用oob预测每棵树中的随机森林还有其他的/更好的吗?
浏览 0
提问于2016-01-23
得票数 6
1
回答
什么时候用
贝
叶
斯
线性
回归
代替线性
回归
?
linear-regression
、
bayesian
什么时候使用
贝
叶
斯
方法是有意义的,也许在线性
回归
的上下文中?更具体地说:假设你测量了一定数量的设备,你想要‘检查线性关系,例如,电压和电流。为什么是
贝
叶
斯
和/或为什么不呢?会有什么不同? 📷
浏览 0
提问于2020-08-03
得票数 3
2
回答
贝
叶
斯
统计,机器学习:先验v.s超先验
statistics
、
machine-learning
、
bayesian
我有一个线性
回归
模型p(t,x;w)= N(t;m,D); 作为
贝
叶
斯
,我可以将高斯先验放在参数w上,但是对于某些模型,我们可以将Gaussian超先验放在高斯上,使之成为“更多”的
贝
叶
斯
。他们都是
贝
叶
斯
吗?
浏览 2
提问于2013-11-22
得票数 1
回答已采纳
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