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R语言网络语言实现及与朴素区别(笔记)

-网络/朴素 朴素分类对于缺失值并不敏感。 R语言中的e1071中就有可以实施朴素分类的函数,但在本例我们使用klaR中的NaiveBayes函数,因为该函数较之前者增加了两个功能,一个是可以输入先验概率,另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数 R语言中可以使用bnlearn来对网络进行建模。但要注意的是,bnlearn不能处理混合数据,所以先将连续数据进行离散化(因子型),再进行建模训练。 2、R语言实现案例 博客《朴素分类与网络》有一个案例:数据准备环节 # 加载扩展和数据 library(caret) data(PimaIndiansDiabetes2,package —pcalg,来自博客R语言网络结构学习 该博客主要介绍拓扑结构的构建,贴一个案例: suffStat <-list(C = cor(iris[,1:4]), n = nrow(iris

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R 语言 朴素算法

朴素算法 学习与分类算法 ? ? 1 训练数据 X1<-c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3) X2<-c("S","M","M","S","S","S","M","M","L","L","L","M","M ,否则无法使用朴素进行预测 #cls指的是“class”类别属性,也就是因变量:,atr指的是一个包含特征名称的字符串向量,特征顺序是可以任意的 #data 是数据框Imada是控制参数,=0,模型采用极大似然估计法进行学习 >0,模型采用估计法进行学习 #=1,使用的是拉普拉平滑法,所有的组建信息可通过names()或srt()获取 navieBayes<-function(cls= "Y",atr=c("X1" 2),X2=c("S")) #需要预测的实例 plist<-navieBayes(cls="Y",atr=c("X1","X2"),data=dataB4.1,lmada=0)#训练模型 predict

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    【自然语言处理(二)】朴素

    基于一个假设:特征条件之间相互独立 由联合概率分布P(Y,X)=P(X)P(Y|X)=P(Y)P(X|Y)即可推出 3.如何理解朴素的"朴素"?

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    R语言实现优化算法

    常见的搜索方法是:试错法(Babysitting)、网格搜索(Grid Search)、随机搜索(Random Search)、优化(Bayesian Optimization)。 我们主要讲下这个优化算法。其算法可以转化为一个形式的方程式: x=argmaxf(x) x∈R 此方程的主要意思是获得f(x)最大时的x值,同时x是R中的一个子元素。 我们下面就直接看下在R语言中是如何实现的,我们需要用到rBayesianOptimization。 Init_points 在优化拟合高斯过程之前,随机选取的点的个数。 N_iter 重复优化的总次数。 Acq 设置AC的子函数。 接下来我们就看下自带的实例: 1.

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    R语言stan进行推理分析

    p=6252 R的Stan 可以从许多统计软件中运行Stan。到目前为止,我一直在从R运行Stan,首先按照快速入门指南中的说明安装并运行所有内容。 n, y = y, x= ) fit <- stan(file = 'linreg. ', data = mydata, iter = 1000, = 4) 第一次安装Stan模型时,模型编译成C stan和推理 有兴趣探索Stan并使用它来执行推理,这是出于测量误差和数据缺失的问题。 正如多年前WinBUGS和其他人的作者所描述和展示的那样,方法在解决不同的不确定性来源问题时非常自然,这些不确定性来源超出参数不确定性,例如缺失数据或用误差测量的协变量。 实际上,对于缺失数据的流行的多重插补方法是在范式内发展的,并且实际上可以被视为对完整分析的近似。

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    R语言线性回归、模型平均 (BMA)来预测工人工资

    下面,信息准则(BIC)和模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型。 这些数据是从 935 名受访者的随机样本中收集的。该数据集是_计量经济学数据集_系列的一部分 。 加载 数据将首先使用该dplyr 进行探索 ,并使用该ggplot2 进行可视化 。稍后,实现逐步线性回归和模型平均 (BMA)。 ,请注意建模假设误差 (ϵi) 以恒定方差正态分布。 选择模型变量的一种方法是使用信息准则 (BIC)。BIC 是模型拟合的数值评估,它也会按样本大小的比例惩罚更多的参数。 应用的技术使我们对结果有信心。

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    R语言网络(BN)、动态网络、线性模型分析错颌畸形数据

    在这篇文章中,我将简要地学习如何用R来使用网络。 本教程旨在介绍网络学习和推理的基础知识,使用真实世界的数据来探索图形建模的典型数据分析工作流程。 关键点将包括: 预处理数据; 学习网络的结构和参数。 使用网络作为预测模型。 使用网络进行推理。 通过与外部信息的对比来验证网络的有效性。 快速介绍 网络 定义 网络(BNs)的定义是: 一个网络结构,一个有向无环图 ? , 其中每个节点 ? 对应于一个随机变量 ? ; 一个全局概率分布 ? (带参数 ? 错颌畸形数据的网络分析 问题:受第三类错牙合畸形影响的患者(以下牙弓突出为特征),其骨骼不平衡在生命早期就产生,在青春期和骨骼成熟前会变得更加明显。 模型#2:动态网络 动态网络在预测方面的效果不如1号模型好,同时更加复杂。这是动态网络所固有的,即模拟随机过程的网络:每个变量都与被模拟的每个时间点的不同节点相关。

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    使用做英文拼写检查(c#)

    算法可以用来做拼写检查、文本分类、垃圾邮件过滤等工作,前面我们用做了文本分类,这次用它来做拼写检查,参考:How to Write a Spelling Corrector 拼写检查器的原理 对应的问题就是, 给定一个词 w, 在所有正确的拼写词中, 我们想要找一个正确的词 c, 使得对于 w 的条件概率最大, 也就是说: argmaxc P(c|w) 按照理论上面的式子等价于: argmaxc P(w|c) P(c) / P(w) 因为用户可以输错任何词, 因此对于任何 c 来讲, 出现 w 的概率 P(w) 都是一样的, 从而我们在上式中忽略它, 写成: argmaxc P (w|c) P(c) 因此argmaxc P(w|c) P(c)就是编辑距离与P(c)的的乘积 其中编辑距离:两个词之间的编辑距离定义为使用了几次插入(在词中插入一个单字母), 删除(删除一个单字母),  big.txt)训练我们的词典(语言模型,得到词语概率,出现频率越高的词语越常见) 1 ///

    2 /// 训练词典 3 //

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    基于朴素的自然语言分类器

    采用Python作为编程语言,采用朴素作为分类器,使用jieba进行分词,并使用scikit-learn实现分类器。 训练数据来自于凤凰网,最终交叉验证的平均准确率是0.927。 按这些术语,贝叶斯定理可表述为: 后验概率 = (相似度 先验概率)/标淮化常量 概率观 一般学院派的概率观可以称作频率主义。 概率观与此很不同。主观主义认为,概率就是个人对某个事件发生可能性的一个估计。如果对一个事件你一无所知,那么你可以随便猜一个概率。 朴素贝叶斯分类器 分类器基本原理: 对一个多维的输入向量x,根据公式,有: ? 条件独立性假设: ? 放到自然语言分类器的应用中理解,就是在给定文本的类别的条件下,文本中出现的词的概率是相互独立的。朴素之所以“朴素”,就是因为条件独立性假设是一个较强的假设。于是: ? ?

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    带有预训练语言模型的主动学习

    以前的自然语言处理(NLP)中的主动学习方法仅限于特定任务的模型,这些模型在每次迭代时只使用手头的标记数据从头开始训练,或者使用现成的预训练的语言模型(LM),这些模型不能有效地适应下游任务的需要。 在本文中,我们通过引入BALM(主动学习与预训练的语言模型)来解决这些限制。我们首先建议通过继续训练所有可用的未标记的数据来使预训练的语言模型适应下游任务,然后将其用于AL。 我们在五个标准自然语言理解任务中的实验表明,与最近AL文献中提出的各种获取函数、模型和微调方法的组合相比,BALM提供了大量的数据效率改进。 带有预训练语言模型的主动学习.pdf

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    R语言实现分位数回归、lasso和自适应lasso分位数回归分析

    p=22702 摘要 回归分位数在最近的文献中受到广泛关注,本文实现了系数估计和回归分位数(RQ)中的变量选择,带有lasso和自适应lasso惩罚的。 前列腺癌数据 在本小节中,我们说明分位数回归在前列腺癌数据集(Stamey等人,1989)上的表现。 为了说明问题,我们考虑当τ=0.50时,lasso套索RQ(方法="BLqr")。 还可以拟合lassoTobit 分位数回归和自适应lassoTobit 分位数回归。当τ=0.50时,函数可以用来获得Tobit 分位数回归的后验平均值和95%的置信区间。 ? 结论 在本文中,我们已经说明了在分位数回归(RQ)中进行系数估计和变量选择。此外,本文还实现了带有lasso和自适应lasso惩罚的Tobit 分位数回归。

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    R语言与机器学习(分类算法)朴素算法

    统计基础 在说朴素算法之前,还是要说说统计,关于统计,这里只给出最最最基本的简述,其余的还请参阅further reading中的《数学之美番外篇:平凡而又神奇的方法 朴素 再说说朴素,朴素在英文中叫做naive Bayes,是不是这个方法too simple,sometimes naive呢? 朴素方法是一个很特别的方法,所以值得介绍一下。 R处理文本的一些工具简单的介绍一下,比如处理文本的tm,R语言处理正则表达式之类的,关于tm你可以参阅的是tm的帮助文档《Introduction to the tm Package Text Mining 基于朴素的邮件分类 下面来说说朴素贝叶斯分类器在文本分类中的应用。

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    【自然语言处理】使用朴素进行语种检测

    基本上每行就是一句话,所属类别,这里包含English, French, German, Spanish, Italian 和 Dutch 6种语言) 先导入相应的: import os from sklearn.model_selection

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    R语言中的block Gibbs吉布采样多元线性回归

    模型 假设我们有一个样本量的主题。多元回归假设该向量是从多元正态分布中提取的 ,通过使用恒等矩阵,我们假设独立的观察结果。 ? 到目前为止,这与多元正态回归相同。 模型是通过指定为一个先验分布得到 。在此示例中,我将在以下情况下使用 先验值 ? block Gibbs 在对采样器进行编码之前,我们需要导出Gibbs采样器的 每个参数的后验条件分布。 ? 为了确保估计器正常工作,我对1,000个模拟数据集重复了此过程。 这将产生1,000组后验均值和1,000组95%置信区间。平均而言,这1000个后验均值应以真实值为中心。 这个想法将线性回归推广到GLM。 在本文中概述的线性情况下,可以更灵活地对协方差矩阵建模。相反,假设协方差矩阵是对角线且具有单个公共方差。这是多元线性回归中的同方差假设。

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    r语言使用rjags R2jags建立模型

    p=2857 本文是通过对area,perimeter,campactness几个变量的建模,来查看他们对groovelength这个变量的影响. 并且对比rjags R2jags和内置预测函数的结果。 然后我们使用BUGS/JAGS软件来建立模型 使用 BUGS/JAGS软件来建立模型 建立模型 jags(model.file='bayes.bug', 从置信区间来看,各个变量的取值和模型的结果类似。结果的值全部落入在了置信区间内。 然后绘制每次迭代中各个变量参数的轨迹图 trace + density #轨迹图 ? 同时我们可以认为回归模型的结果和模型的结果相似。然后我们使用rjags&R2jags软件来对数据进行型的建立,从结果来看,同样和之前得到的模型结果相差不大。

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    DeepMind 推出 RNN,语言建模和图说生成超越传统 RNN

    【新智元导读】DeepMind 研究人员今天在 arXiv 上传他们的新作《 RNN》。据介绍,论文有四大贡献,其中一种技术不仅适用于 RNN,任何网络都有效。 其次,我们展示了一种新的后验近似,能够如何进一步改善 RNN 的性能。我们将局部梯度信息合并到近似后验,以便在当前批次统计数据周围对其进行锐化。 这种技术并不仅限于循环神经网络(RNN),还可以更广泛地应用于训练神经网络。 我们还经验性地演示了 RNN 在语言建模基准和生成图说任务上优于传统 RNN,以及通过使用不同的训练方案,这些方法如何改进我们的模型。 在这项工作中,我们将通过将方法用于训练,考察如何在 RNN 中增加不确定性和正则化。 ? 方法为 RNN 提供了另一种表达不确定性的方法(通过参数)。

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    R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的模型简介

    它对基于MCMC采样的模型特别有用。 简介 RStan是推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器(NUTS),用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。 我们可以通过以下方式指定层次模型 根据该模型,教学的效果遵循正态分布,其均值是真实效果, θĴ ,其标准差是 σĴ ,从数据中已知。真正的效果,θĴ ,遵循正态分布 μ 和 τ 。 在为上面指定的模型定义Stan程序之前,让我们先看看Stan建模语言的结构。 从后验分布中取样 我们可以使用stan函数从后验分布中进行采样,执行以下三个步骤: 它将模型规范转换为C ++代码。 它将C ++代码编译为共享对象。 数据准备 要为模型准备数据,我们首先将测量点提取为数值,然后在列表结构中对所有内容进行编码: 拟合回归模型 我们现在可以拟合大鼠体重数据集的分层回归模型: 用层次回归模型预测 确定了 α 和 β

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    R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的估计

    shape<- 2.5 rate<-2.6 修改图,仅包含预烧期后的链 vec=vec[-(1:burnin)] #vec=vec[burnin:length(vec)] par(mfrow=c( 2,1)) # 更改主框架,在一帧中有多少个图形 plot(ts(vec), xlab="Chain", ylab="Draws") abline(h = mean(vec), lwd="2", col ---- 示例2:回归的估计 Metropolis-Hastings采样用于估计回归模型。 ? posterior <- function(param){ return (likelihood(param) + prior(param)) } Metropolis算法 该算法是从 后验密度中采样最常见的统计应用之一 startvalue = c(4,0,10) 小结 V1 V2 V3 Min.

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    用R语言写个模型 预测我的妻子是否怀孕

    为了能获得结论我建立了一个简单的模型,基于这个模型,可以根据你当前距离上一次经期的天数、你历史经期的起点数据来计算在当前经期周期中你怀孕的可能性。 当用R语言设计似然函数时,总体上的模式如下: 方程将数据和参数作为选项。 通过预处理,将似然值的初始值设为1.0,相应的对数为0.0。 Van Geloven et al. (2013)做了一个小范围的文献回顾然后得出结论所有夫妻中有2%至5%的人被认为是不孕的。因为曾看到高达10%的情况,我决定取该范围的上限。 使用重要性抽样来拟合模型 现在,我已经收集了统计分析的三大要素:先验信息,似然函数以及数据。为了拟合模型我有很多方法,但是这里有一个非常方便的方法——重要性抽样。 (这里可以用R函数抽样) ( 注意存在与该过程不同的多种方法,但是在用来拟合模型时,这是重要性抽样法的常用版本) 因为我已经定义过 sample_from_prior 和 calc_log_like

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    R语言使用层次模型进行空间数据分析

    p=10932 介绍 在本节中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉近似方法的推理。  可以 估计 层次模型的后边缘分布。 鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空间模型。 我们用锡拉丘兹市的区域创建索引: # Subset Syracuse citysyracuse <- which(NY8$AREANAME == "Syracuse city") 可以使用函数spplot(在中 简单地创建疾病图: library(viridis)## Loading required package: viridisLitespplot(NY8[syracuse, ], "SMR", #at = c( \)如下: \ [ C = I_n – M; \ M = diag(n_i)– W \] 然后,\(\ lambda_ {max} = 1 \)和 \ [ \ Sigma ^ {-1} = \ frac 0.01, 0.01)), rho = list(initial=0, prior = "logitbeta", param = c(1,1))) 先前的定义使用具有不同参数的命名列表。

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