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针对二值分类问题，我在python中从零开始设计了NB分类器。共有220条记录，其中85条属于“是”类，135条属于“否”类。我的分类器的准确率是88%。所以，当我计算一个样本属于“是”类的后验概率时，它的数值非常低。例如，我预测击球手是否是新星(即样本的概率属于“是”类)。我的问题是如何用百分比来表示后
浏览 0提问于2018-01-20得票数 4
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更普遍地说，它们是指后验统计(经验总结统计，概率密度函数，V_{RMS}#qcStackCode#，\delta^2_{signal})，还是像控制齐纳二极管击穿形状和早期激光方程的V \sim -C_主要的区别是经验/后验模型对任何物理都是不可知论的。然而，人们经常提到潜在的物理过程。更新：
现在有一个热门的网络问题-- 模型是与数据相匹配还是数据适合于模型？目前的答案倾向于实证数据，而不是理论。所以你从示波器开始，从物理的上游
浏览 0提问于2019-03-20得票数 2
在视频验身上，视频验完之后，显示验身完成，然后过1秒验身消失，接着在视频验身，在消失，依次往复。。。。。请问这个怎么解决
浏览 262提问于2019-08-08
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这是一个非常简单的带有反向支撑的神经网络。如果必须应用贝叶斯“推断”来更新权重和偏差，代码中会发生什么变化。hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input) # non-linear transformation
output_layer_input1=np.
浏览 0提问于2017-07-13得票数 0
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我希望在上使用，但似乎没有谷歌搜索的相关页面。此外，我还想知道在星火上广泛使用MCMC的方法是什么.我听说Scala被广泛使用，但是我需要一些有一个不错的MCMC库的语言，比如MC。
浏览 5提问于2016-04-08得票数 5
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samples from the Gaussian prior')plt.show()然后，当添加一些“观察”数据时，我希望计算这些点的后验，然后，您是否希望通过对平均值进行某种更改以包括新的y值，来更新多变量之前成为后验？我使用了以下资源来尝试这一点：但我真的在努力理解在每个阶段发生了什么，以及为什么，这样当我得到一个后验(我不能做到的)时，我就确切地知道我是如何到达那里的。
浏览 0提问于2017-11-28得票数 4
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我一直在构建一个简单的近似贝叶斯计算应用程序，但遇到了一个问题。我不知道如何正确地实现。生成模型:使用numpy二项分布实现随机是/否猜测import numpy as np pass
return np.random.binomial(n_events, p)
prior = pd.Seri
浏览 1提问于2018-08-31得票数 1
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我正在查看R中函数"bic.glm“的后验概率输出，它们只显示了3位数。此外，当我尝试"options(digits = 16)“时，我仍然只能得到3位数的后验概率。我的问题有两个部分:有没有办法看到更多的后验概率？当R使用“预测”函数从贝叶斯模型进行预测时，它使用后验概率的精度的多少位数？
浏览 42提问于2020-07-05得票数 0
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My sys.path is:['', '/usr/lib/python2.7ImportError异常值:没有模块名为twilio.rest异常位置:/var/www/极地/twilio.rest/views.py in，第24行twilio.rest可执行:/var
浏览 1提问于2018-06-04得票数 0
在我运行代码并获得拟合y = mx + c的斜率(m)和y截距(c)的后验分布之后，对于给定的x值，我如何对y值进行95%的置信区间预测？
浏览 34提问于2020-08-15得票数 0
LDA在(A)中允许我找到在我的语料库中每个文档中出现的主题的后验概率，这是我用来对来自其他数据集的变量进行回归的。(B)使用LDAvis生成主题的方法比通过(A)生成“更好”、更连贯的主题，但我还没有想出如何用LDAvis方法找到在给定文档中出现的主题的后验概率，或者是否将其视为一项不可能的任务。
浏览 1提问于2016-12-28得票数 0
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Pystan后验不确定区间
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我目前正在使用函数在PyStan中，以获得参数集，最大后验的可能性。我现在也想得到一个95%的后验结果的置信区间，所以我想知道numpy.percentile()函数是否会和optimizing函数一起使用？特别是，我不认为这是好的，因为当我期望后验分布呈现多模分布时，我使用numpy.percentile()进行的置信区间是在后验二维高斯贴片内。
我想95%的间隔必须从后部取出来。，我会用百分位数函数和优化函数来获得95%的后验结果吗？
浏览 1提问于2018-12-05得票数 4
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对于大多数观测集，参数的后验分布(pymc.Matplot.plot(MCMCrun))形状很好，类似于高斯，而对某一参数(本例中的参数a )的最佳估计和不确定性来自：和置信区间然而，，，在某些情况下，后验分布看起来像我的问题是：取痕迹的平均值，现在得出的值不是后验分布的峰值，因此不具有真正的代
浏览 1提问于2015-02-13得票数 2
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pymc中的正规逼近与映射
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有人能向我解释一下法向近似做些什么吗?用一些简单的词来解释一下地图所做的事情？一个显示这种差异的例子将非常有帮助。
浏览 7提问于2014-07-03得票数 0
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我试图使用堆栈而不是递归在n进制树上执行postorder遍历，因为python有1000个递归限制。我为极客在极客身上找到了相同的"“命令遍历的代码。但我无法把它转到邮购处去。任何帮助都会很好。
浏览 1提问于2019-04-10得票数 2
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最高后验密度区和中心可信区
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给定一些参数上的后验p(Θ\D)，我们可以这样做：最高密度区是Θ最可能值的集合，总共占后部肿块的100%(1-α)。换句话说，对于给定的α，我们寻找满足以下条件的p*：然后得到最高后验密度区作为集合：中部可信区域：
对于一般的发行版，给定来自发行版的样本，是否有内置的内容来获得上述两个量(在Python或中)。
浏览 7提问于2014-03-09得票数 41
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