文章 2024-04-29 来自:开发者社区

课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(下)

课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(中):https://developer.aliyun.com/article/1496663 比较线性模型 如果参数估计因任何原因出现问题,我们可以用一组新的、来自不同方法的估计值来取代它们。 ...

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(中)

课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(上):https://developer.aliyun.com/article/1496661 我们可以在热图中看到两个集群:第一个集群包括...

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大数据之R语言速成与实战

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文章 2024-04-29 来自:开发者社区

课程视频|R语言bnlearn包:贝叶斯网络的构造及参数学习的原理和实例(上)

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32462 分析师:Chang Zhang 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性(点击文末“阅读原文”获取完整课程代码数据)。 贝叶斯网络在信息不完备的情况下通过可以观察随机变量推断不可观察的随机变量,对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。...

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文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言贝叶斯非参数模型:密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23785  概述 最近,我们使用贝叶斯非参数(BNP)混合模型进行马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)推断。 在这篇文章中,我们通过展示如何使用具有不同内核的非参数混合模型进行密度估计。在后面的文章中,我们将采用参数化的广义线性混合模型,并展示如何切换到非参数化的随机效应表示,避免了正态分布的随机效应假设。 ...

R语言贝叶斯非参数模型:密度估计、非参数化随机效应META分析心肌梗死数据
文章 2024-04-16 来自:开发者社区

R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

在最近的一篇文章中,我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器,用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。   这篇文章就此问题进行了研究,以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。  TLDR:只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数,我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了与上一篇文章类似的模型中的数据: ...

R语言用Rcpp加速Metropolis-Hastings抽样估计贝叶斯逻辑回归模型的参数

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