bayesian

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    我有某種對象模型,我需要過濾和排序它的某些屬性的節點。存在哪些自動化系統來生成和選擇與我想要的相關的對象模型的屬性? (我故意是抽象的和非特定的) 我在考慮一種類似於垃圾郵件過濾器或監督分類系統的系統,它給出了一個示例數據集,它標識了查找感興趣節點的規則。不過,我正在尋找一個更通用的系統,因爲它不需要關於對象模型的任何設計時間信息。它應該像電子郵件上的垃圾郵件過濾器,代碼庫中的bug查找器,新聞組

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    可能有人向我解釋爲什麼 simulatedCase <- rbinom(100,1,0.5) simDf <- data.frame(CASE = simulatedCase) posterior_m0 <<- MCMClogit(CASE ~ 1, data = simDf, b0 = 0, B0 = 1) 結果總是在0 MCMC接受比例是多少?任何解釋將不勝感激!

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    我有一個關於貝葉斯網絡的基本問題。 讓我們假設我們有一個引擎,與 1/3概率可以停止工作。 我將把這個變量稱爲ENGINE。 如果停止工作,那麼你的車 不起作用。如果發動機是 工作,那麼你的車會工作9​​9% 的時間。我會打這個CAR。 現在,如果你的車是舊的(舊), ,而不是不工作的時間的1/3,你的發動機將停止工作 1/2的時間。 我被要求先設計網絡,然後分配與該表相關的所有條件概率。 我說這

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    我正在考慮編寫一個應用程序,根據家庭成員喜歡的類別對HTPC中的電影進行分類。 我不知道統計數字或人工智能,但東西here看起來非常多汁。我不知道從哪裏開始做。 這是我想要完成的任務: 從每個用戶撰寫的一組樣本的喜歡,評定每個樣本單獨的屬性。例如,用戶可能喜歡西方電影很多,所以西方流派會爲該用戶帶來更多的權重(以及其他屬性,如演員,導演等)。 用戶可以根據其他用戶的喜好獲取建議。例如,如果用戶A和

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    你能不能給我一個很好的鏈接/資源在那裏我能找到一個好的執行貝葉斯網絡的,我是在條件概率表一代特別有興趣,以及如何傳遞消息/更新節點。 謝謝!

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    新聞網站如谷歌新聞如何自動分類和排名新興話題的文件,如「奧巴馬2011年預算」? 我有一堆標籤爲棒球數據的文章,比如玩家的名字和文章的相關性(謝謝,opencalais),並且很想創建一個谷歌新聞風格的界面,在他們進入時排列和顯示新帖子特別是新興話題。我認爲一個樸素的貝葉斯分類器可以通過一些靜態類別進行訓練,但是這並不能真正追蹤這樣的趨勢,例如「這名球員剛剛被交易到這支球隊,其他球員也參與其中。」

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    有沒有人堅持CI-Bayes的訓練集?我的示例代碼從這個站點:http://www.theserverside.com/news/thread.tss?thread_id=49773 這裏是代碼: FisherClassifier fc=new FisherClassifierImpl(); fc.train("The quick brown fox jumps over the lazy do

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    我正在研究一個樸素貝葉斯分類器的實現。 Pr(A | B) = Pr(B | A) x Pr(A)/Pr(B) 除了相關文件分類的具體例子:Programming Collective Intelligence通過描述貝葉斯定理爲介紹這一主題 Pr(Category | Document) = Pr(Document | Category) x Pr(Category)/Pr(Document

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    有沒有人使用貝葉斯過濾器讓論壇成員分類帖子,所以隨着時間的推移論壇只顯示有趣的帖子?貝葉斯過濾器似乎可以很好地檢測垃圾郵件。實施貝葉斯過濾器是一種可行的方法,可以過濾用戶的論壇帖子嗎?

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    有人知道貝葉斯網絡(loopy)信念的和積算法的有效代碼示例嗎?我已經在地球上玩了兩天,但沒有多少運氣。我對它所處的語言漠不關心。 我在該主題上找到的所有文件都充滿了奧祕和荒謬曖昧的數學表達。它似乎不是一個困難的算法,但我不能確定,因爲一些棘手的部分被掩蓋了太多。 或者,使用實數(而不是變量名稱)的示例也可能會實現此技巧。