但在Google Optimize中，我不能影响样本大小，也不能做一些与之相反的事情。 我的问题是，在15个A/B测试中，我只得到了2个没有SRM的实验。(使用这个工具https://www.lukasvermeer.nl/srm/microsite/)另一方面，贝叶斯模型处理不同样本大小的事情，我不需要担心，但是关于这个
浏览 24提问于2021-04-27得票数 0
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以下代码仅显示我的DBN的前2个时间片：% learnt_bnet was created using mk_dbn()for i=1:length(learnt_bnet_obj.CPD) s=struct(learnt_bnet_obj.CPD{i});end
浏览 3提问于2013-07-13得票数 1
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“主算法”中的Pedro列出了五种机器学习算法：连接主义者巴耶斯人概率图解模型属于哪一类？来自维基百科(https://en.wikipedia.org/wiki/Graphical_模型)：
图形模型或概率图形模型(PGM)是一种概率模型，它表示随机变量之间的条件依赖结构。它们通常用于概率论、统计学--尤其是贝叶斯统计--以及
浏览 0提问于2016-07-26得票数 6
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有人知道如何在MATLAB中重用WEKA模型吗？我最近在WEKA中创建了一个贝叶斯网络模型，我想在MATLAB中导入该模型，这样我就可以在MATLAB中重新创建贝叶斯网络。
谁来帮帮忙！！
浏览 1提问于2012-07-08得票数 5
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我有一个线性回归模型p(t，x；w)= N(t；m，D)；在我看来，我们总是可以把超先验，超先验，..。因为它仍然是一个有效的概率模型。
我在想，把先验和超优先放在前面有什么区别。他们都是贝<
浏览 2提问于2013-11-22得票数 1
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贝叶斯超参数优化
、、
我已经为我的lstm超参数做了一些贝叶斯超参数优化的实验。我想知道这些策略在哪里被称为“贝叶斯”。谁能解释一下在超参数优化的背景下“贝叶斯”是什么意思？
谢谢
浏览 17提问于2019-06-27得票数 1
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我想要的是这样的东西，但是对于GaussianNB()分类器，而不是支持向量机：C=[0.05,0.1,0.2,0.3,0.25,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1我现在所拥有的只是：我想要的是尝试不同的参数并比较分数。
浏览 0提问于2020-05-04得票数 2
不同的模型如何考虑特性的独立性/依赖性？
关于不同模型对特性的独立性/依赖性的假设，我只发现了非常粗略的“指针”，但我还没有发现什么是整体的。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 1
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我正在编写一份文档，其中应该包含使用朴素贝叶斯(generative)和Logistic回归(区分性)模型进行文本分类的关键区别。在我的研究中，我遇到了朴素贝叶斯模型的定义：
文档d在类c中的概率计算为…其中，p(tk|c)是发生在类c文档中的术语tk的条件概率。当我开始比较生成模型和鉴别模型时，我在
浏览 3提问于2017-12-27得票数 9
在杰夫·吉尔( Jeff )的第三版“贝叶斯方法:社会和行为方法”(2015)一书中，我遇到了两种确定贝叶斯层次模型的方法。在示例1中，嵌套结构通过嵌套索引 alpha[state.idi]表示。两个for循环分
浏览 9提问于2015-08-18得票数 1
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高斯贝叶斯网络中的推理
、、、
本文针对高斯贝叶斯网络(Bayesian网络)中的部分求和推理( Bayesian网络)中的一些问题进行了研究，它考虑了随机变量的连续性质，同时遵循高斯分布。我的问题是：
如果没有，那么哪种算法适用于高斯贝叶斯网络？<
浏览 0提问于2013-06-02得票数 4
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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。如果你能在你的回答中解释一下，哪一个更有可能提供更好的准确性，我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1提问于2012-09-06得票数 26
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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
浏览 2提问于2019-12-22得票数 0
我相信贝叶斯分类器是基于统计模型的。但是在训练贝叶斯模型之后，我可以保存它，并且不需要训练数据集来预测测试数据。例如，如果我通过以下方式构建贝叶斯模型我可以把这个模型看作是这样的方程吗？如果是这样，我如何提取权重和偏差？新的公式是什么样子?
浏览 4提问于2018-07-20得票数 1
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我正在用Python开发一个机器学习应用程序(使用sklearn模块)，目前正试图确定一个用于执行推理的模型。我目前正试图在两种可能的模式之间作出决定：
使用tf-以色列国防军词加权关键字计数+标准的朴素贝叶斯。使用CountVectorizer获取训
浏览 3提问于2016-01-12得票数 2
2回答
我想知道，如果我可以应用朴素贝叶斯，回归问题，它将如何做到。我有4096个图像特征和384个文本特征，如果我假设它们之间是独立的，那就不会很糟糕了。有人能告诉我如何继续吗？
浏览 2提问于2016-04-27得票数 11
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在图形模型和贝叶斯网络中，如何实现
朴素贝叶斯分类器是一种简单的模型，它描述了特定类别的贝叶斯网络，其中所有的特征都是与类条件无关的。因此，有些问题是朴素贝叶斯无法解决的(例如下面的例子)。然而，它的简单性也使其更易于应用，而且在许多情况下，它需要更少的数据才能获得良好的结果。在</e
浏览 2提问于2016-03-19得票数 1
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有人知道贝叶斯岭回归和ARDR之间的区别吗？更准确地说，在sklearn的这两个函数之间：linear_model.ARDRegression()
当我回顾背后的理论时，两者都使用了λ和权重，ARDRegression的定义是:使用贝叶斯岭回归拟合回归模型。但我仍然不明白有什么不同，因为两个模型都使用权重和λ来确定回归模型</e
浏览 18提问于2020-05-18得票数 3
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