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我用以下的方式回答了这个问题:一种贝叶斯方法是贝叶斯推理，特征选择与{L}^{1}正则化有关，因为它被广泛地用于这一目的。因此，对于{L}^{1}正则化，当先验服从各向同性拉普拉斯分布时，用于费用函数正则化的惩罚\alpha \Omega (\boldsymbol{w}) = \alpha \sum_{i} |w_{i}|等价于映射贝叶<
浏览 0提问于2019-03-12得票数 0
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在应用贝叶斯正则化的同时，将退出应用于人工中性网络有意义吗？一方面，我认为从技术上讲，这应该是很好的，但是另一方面，如果贝叶斯正则化就像找到地图估计，给定一些先前的，难道不是它会在你的结果中产生随机噪声吗？
浏览 0提问于2020-02-26得票数 4
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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
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我对l2正则化的理解：
假设模型的权重是以0为中心的先验夸西分布。然后，对数据的地图估计在成本函数中增加额外的惩罚。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
它应用贝叶斯网络来预测自行车数量的变化，在那里我得到了贝叶斯网络，并希望使用贝叶斯网络来预测变化。 我遇到了几个问题。我试图使用朴素贝叶斯来预测数字，但似乎朴素贝叶斯只允许将输出作为几个离散的类。在我的例子中，变化似乎不能被分成离散的类别(就像预测一个人是“男性”还是“女性”，只有两个离散的输出作为分类器) 我可以知道如何在我的
浏览 22提问于2019-04-19得票数 1
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然而，MATLAB中提到的“正则化”和“bayesian”帮助我感到困惑。
如果fitcdiscr使用默认参数，将执行什么样的判别分析？它是使用贝叶斯线性判别分析(BLDA)、费舍尔线性判别分析(rLDA)还是某种正则线性判别分析()？
浏览 6提问于2016-12-20得票数 1
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我正在尝试在贝叶斯网络上关注幻灯片。谁能给我解释一下贝叶斯网络中的一个节点被“实例化”是什么意思？
浏览 0提问于2013-03-17得票数 1
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我正在寻找一个Python库，它做贝叶斯垃圾邮件过滤。我查看了SpamBayes和OpenBayes，但两者似乎都没有维护(我可能错了)。有人能建议一个好的Python (或者Clojure，Common，甚至Ruby)库来实现贝叶斯垃圾邮件过滤吗？
提前谢谢。Clarification：我实际上是在寻找一个贝叶斯垃圾邮件分类器，而不一定是垃圾邮件过滤器。我只想用一些数据来训练它，然后告诉我某些给定
浏览 7提问于2009-02-17得票数 19
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我正在努力通过贝叶斯世界。到目前为止，我已经了解到MLE或MPA是点估计，因此使用这样的模型只输出一个特定值，而不是一个分布。另外，利用正则化的神经网络可以与MAP估计相比较，因为以前的工作类似于误差函数中的惩罚项。📷“前两种方法得到了类似的预测，尽管地图贝叶斯模型确实给出了`t#qcStackCodeclassical pred
浏览 0提问于2021-03-18得票数 4
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这只是我最近想出来的一个奇怪的思维实验。实际上，我对这一领域还不熟悉。总之，我的想法是：A1(D) =HA2(D，H，A1) =A1*(实际上应该有很多H和A1)
这个过程可以持续下去。希望你能明白我的想法。因为英语不是我的母语，如果这对你来说没有意义的话，请提前道歉。那么，你们认为有可能训练，比如说，算法A3，它可以用来训练机器学习算
浏览 0提问于2019-01-09得票数 0
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我正在研究一个6维贝叶斯优化问题(skopt的gp_minimize)。在优化器运行j次迭代之后，我想以某种方式可视化优化的“进度/结果”。由于我是新的贝叶斯优化，我想要求输入如何和什么可视化。什么是好的参数可视化，以显示改进，甚至参数依赖的优化参数？
浏览 0提问于2021-01-12得票数 1
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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
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很明显，如果你完全成长出一个没有正则化的决策树(例如最大深度，剪枝)，它将超过训练数据，并获得完全的准确性，直到贝叶斯误差*。
对于所有的非参数方法来说，这是普遍正确的吗？
浏览 0提问于2020-07-16得票数 1
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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。
浏览 1提问于2012-09-06得票数 26
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石榴贝叶斯网络中的样本
、、、、
我在石榴中使用from_samples()构建了一个贝叶斯网络。我可以使用model.predict()从模型中得到最大可能的预测。我想知道是否有办法有条件地(或无条件地)从这个贝叶斯网络中取样？另外，如果这不可能使用pomegranate，那么在Python中还有哪些其他库可以用于贝叶斯网络呢？
浏览 2提问于2018-06-26得票数 4
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我有一些数据，我想学习这些数据的贝叶斯网络，然后使用这个贝叶斯网络进行推理。为此，我在MATLAB中使用了中的learn_struct_gs2。通过使用learn_struct_gs2学习贝叶斯网络。然而，我想知道：
当我们想要从数据中学习贝叶斯网络时，我们的特征值是否应该遵循特定的分布(例如，正态分布等)？如果我们的特征值不服从分布，我们就不能使用贝叶<
浏览 2提问于2019-12-22得票数 0
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它们通常用于概率论、统计学--尤其是贝叶斯统计--以及机器学习。
在这种情况下，它会是“贝叶斯”吗？像条件随机场这样的东西呢？这也是贝叶斯吗？
浏览 0提问于2016-07-26得票数 6
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