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1
回答
R
中
函数
bic.glm
的
后
验
概率
r
、
model
、
bayesian
、
floating-accuracy
我正在查看
R
中
函数
"
bic.glm
“
的
后
验
概率
输出,它们只显示了3位数。此外,当我尝试"options(digits = 16)“时,我仍然只能得到3位数
的
后
验
概率
。我
的
问题有两个部分:有没有办法看到更多
的
后
验
概率
?当
R
使用“预测”
函数
从
浏览 42
提问于2020-07-05
得票数 0
1
回答
有没有一个
R
函数
来计算总
的
概率
,一旦我得到一个Beta
后
验
,在
R
中
开始一个初始Beta Prior
r
、
bayesian
我从Beta 1,1
的
统一先验开始建模
概率
Theta。P(Theta)这是因为(我在3次试验
中
获得了3次成功)。现在我知道我可以将这个Beta3,1可视化为PDF,并从中提取信息(例如可信
的
Theta间隔)。我不是很擅长整合。那么在
R
中有一些<em
浏览 16
提问于2020-05-11
得票数 2
1
回答
朴素贝叶斯分类器
中
的
极低
概率
machine-learning
、
prediction
、
probability
、
naive-bayes-classifier
针对二值分类问题,我在python
中
从零开始设计了NB分类器。共有220条记录,其中85条属于“是”类,135条属于“否”类。我
的
分类器
的
准确率是88%。所以,当我计算一个样本属于“是”类
的
后
验
概率
时,它
的
数值非常低。例如,我预测击球手是否是新星(即样本
的
概率
属于“是”类)。 在这里,上升星
的
后
验
概率
,即P(RS)在数字上很低,大约是2.33E-
浏览 0
提问于2018-01-20
得票数 4
回答已采纳
1
回答
在
R
中使用poLCA.posterior
r
、
statistics
我使用poLCA生成
后
验
潜在
的
类成员
概率
。我需要给每个477人分配三个班
中
的
一个。这个过程有点繁琐,因为我必须研究每一种情况
的
三种可能性。 有没有办法让
R
基于
后
验
估计为潜在
的
类成员生成一个虚拟变量?另一种方法是,是否有一种基于成员资格
的
最佳
概率
来生成潜在类成员分配
的
代码?
浏览 1
提问于2014-06-11
得票数 2
回答已采纳
1
回答
结果是ctree分类
的
向量值,而不是标量。
r
、
classification
., data=trainingset)有人能帮我解释一下这个向量吗?谢谢!
浏览 3
提问于2014-01-16
得票数 0
回答已采纳
1
回答
数据不平衡:了解主教PRML书中
的
例子吗?
machine-learning
、
classification
、
class-imbalance
、
probability
因为癌症在普通人群
中
是罕见
的
,我们可能会发现,比方说,每1000例
中
只有1例与癌症
的
存在相对应。如果我们使用这样
的
数据集来训练一个自适应模型,我们可能会遇到严重
的
困难,因为癌症类
的
比例很小。假设我们使用了这样一个修正
的
数据集,并找到了
后
验
概率
的
模型。从Bayes定理(1.82)
中
,我们发现
后
验
概率
与先验
浏览 0
提问于2022-02-27
得票数 0
回答已采纳
1
回答
线性判别
函数
r
、
statistics
计算
R
中
LDA
后
验
概率
的
公式是什么?我
的
班级有97%到3%
的
不平衡。在这种情况下LDA有好处吗?
浏览 3
提问于2015-10-28
得票数 0
回答已采纳
1
回答
介词预设
的
n-g语言模型
machine-learning
、
nlp
、
ngrams
我试图建立N克模型来预测一个文本语料库
的
缺失介词。所以N克模型基本上只是
后
验
概率
的
集合?公关(这个词是以前
的
词)?那我想知道这台机器是怎么学习
的
?因为我们将根据训练集中单词组合
的
频率得到一组确定
的
概率
。除了插值(比如加权和
中
每克
的
权重)外,似乎没有任何参数需要学习。至于介词
的
实际预测,在得到一组词
浏览 0
提问于2022-10-08
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于MATLAB
的
GMM分类器
matlab
、
classification
、
gaussian
我通过使用
函数
gmdistribution.fit创建两个模型来进行训练 for class=1:2vectorClasses = zeros(1,2); Pos= posterior(model(class,'descend
浏览 1
提问于2014-06-17
得票数 0
1
回答
在SymPy
中
,如何计算
后
验
概率
?
statistics
、
probability
、
sympy
假设我在SymPy
中
定义了两个
概率
变量:y = 2*x + Normal('0', 3) 现在,给出y= 4
的
证据,是否有可能定义一个新
的
概率
变量,它遵循
后
验
分布简单地乘以2
的
概率
分布
函数
是很容易
的
,但我不知道它是否有直接产生
概率
变量
的
特征。
浏览 0
提问于2018-07-03
得票数 2
回答已采纳
3
回答
对于不完全分类或回归
的
事物,正确
的
术语是什么?
machine-learning
、
classification
、
regression
假设我有一个基本
的
分类问题。也就是说,给定一些输入和一些可能
的
输出类,为给定
的
输入找到正确
的
类。神经网络和决策树是解决这类问题
的
一些算法。然而,这些算法通常只发出一个结果:结果分类。如果我不仅对一种分类感兴趣,而且对输入属于每个类
的
后
验
概率
感兴趣,那该怎么办呢?也就是说,不用回答“这个输入属于A类”,我要回答“这个输入属于A类80%,B类15%,C类5%”。我
的
问题不是如何获得这些
后
验</e
浏览 2
提问于2010-06-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
是否有可能计算任何类型分类器
的
后
验
概率
?
classification
、
probability
据我所知,一些分类器,如朴素贝叶斯,计算数据
的
后
验
概率
,并在此基础上产生结果。我
的
问题是,任何分类器都可以产生
后
验
概率
吗?例如,决策树如何生成它?
浏览 1
提问于2017-07-20
得票数 0
1
回答
绘制
R
中
的
后
验
分布
r
、
ggplot2
我想计算一个具有共轭先验
的
后
验
密度图我有两个先验,一个是正态分布,参数已知(均值=10,sd=5),另一个是t分布,均值和标准差相同,但自由度为4我想要一个带有先验,数据和
后
验
密度图
的
图表。你能帮我解决这个问题
的
r
代码吗?另外,到目前为止,我
的
opinion..Here代码
中
的
后
验
概
浏览 0
提问于2017-07-29
得票数 0
1
回答
OpenCV随机决策林:如何求
后
验
概率
c++
、
opencv
、
machine-learning
、
classification
、
random-forest
我需要每个类
的
后
验
概率
。我试图通过获得它,但是输出矩阵只包含预测值。有其他方法从RTrees
中
获得
后
验
概率
吗? PS:我对机器学习还很陌生,所以请原谅我缺乏知识
浏览 5
提问于2017-09-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
解释JAGS
中
的
后
验
分布
r
、
statistics
、
probability-density
、
mcmc
、
jags
对离散分布
的
后
验
概率
求和得到一个大于1
的
值。我哪里错了?
浏览 1
提问于2016-06-30
得票数 0
2
回答
这些关于机器学习
中
似然
函数
的
不同定义是否等价?
machine-learning
、
statistics
、
probability
、
definition
在分类
的
背景下,我们有两种不同
的
算法:区分算法和生成算法。这两种情况
的
目的都是确定
后
验
概率
,即p(C_k|x;w),其中w是参数向量,x是特征向量,C_k是kth类。这些方法与直接给出x
的
后
验
概率
的
判别方法不同,在生成情形下,我们确定条件分布p(x|C_k)和先验类p(C_k),并利用Bayes定理确定P(C_k|x;w)。根据我
的
理解,Bayes定理
的
形式是:p
浏览 3
提问于2015-06-04
得票数 0
1
回答
在pymc
中
执行两次MAP会产生不同
的
值
python
、
distribution
、
probability
、
pymc
、
mcmc
在使用mcmc进行采样
后
,我得到了以下lambda
的
后
验
分布 显然,在λ=0.20时
后
验
概率
最大,95%
的
区间是 据我所知,MAP给出了一个点估计(具有最大
后
验
概率
的
lambda
的
值),但是当我运行两次MAP时,我得到了不同
的
值,这不应该是这种情况。我在d相同程序
的
两次执行中使用map之后,在nd之前打印lambda<em
浏览 0
提问于2014-06-12
得票数 0
1
回答
如何解释回归变量
的
后
验
概率
?
regression
、
bayesian
、
mcmc
、
winbugs
、
r2winbugs
我在WINBUGS中使用以下模型来运行分层贝叶斯回归,其中beta是我
的
协变量:如果我通过添加以下代码来修改此模型:p.beta0 <- step( beta0 )然后,我可以评估
后
验
概率
(PP)
的
(正或负)关联贝塔协变量。我
的
贝塔值是:beta1 = -0.4582 使用此代码,
浏览 1
提问于2018-08-03
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么要规范化朴素贝叶斯
后
验
概率
machine-learning
、
data-science
、
probability
、
naivebayes
我想知道为什么有必要对
后
验
进行归一化。如果我对朴素贝叶斯定理
的
理解是错误
的
,请纠正我。在公式
中
RHS
概率
是从训练数据P(A|B)计算
的
,其中A是输入特征,B是目标类,P(B)是所考虑
的
目标类
的
概率
,P(A)是输入特征
的
概率
。一旦你计算了这些先验
概率
,你就得到了测试数据,然后根据测试数据
的<
浏览 0
提问于2020-09-05
得票数 0
1
回答
如何推导出
后
验
概率
公式?
math
、
statistics
、
data-science
、
linear-algebra
、
probability
我正在阅读“统计学习
的
要素”一书,阅读第四章“分类
的
线性方法”。被困在这个等式上..。这是一个流行
的
后
验
概率
模型。但是我到处搜索,没有得到这个方程的确切证明,我想知道这个公式是如何推导出来
的
。公式Pr(G =2 x= x) =1/1+ exp(β0 +βT ) 我知道
后
验
概率
的
基本公式,即p
浏览 5
提问于2022-11-26
得票数 -1
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