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。...

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)
文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

什么是频率学派? 在频率学派中,观察样本是随机的,而参数是固定的、未知的数量。 概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。 有一种想法是 "真实的",例如,在预测鱼的生活环境时,盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数? 什么是贝叶斯学派? 在贝叶斯方法中,概率被解释为对信念的主观衡量。 所有的变量--因变量、参数和假设都是...

R语言贝叶斯MCMC:GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例

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