《Python 中的贝叶斯建模和计算》中文线上地址，叙述通俗，有代码

最新推荐文章于 2025-11-29 16:24:14 发布
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#python #开发语言

本文介绍了在Python中进行贝叶斯建模和计算的方法，特别关注了近似计算拒绝算法，以知乎用户AlexChow的文章为参考，内容通俗易懂。
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Bayesian-Modelling-in-Python, 关于贝叶斯建模技术( PyMC3 )的python 教程.zip
10-10
Bayesian-Modelling-in-Python, 关于贝叶斯建模技术( PyMC3 )的python 教程 中的 模型 欢迎使用"。python 中的贝叶斯建模"- 关于学习如何在 python ( PYMC3 ) 中应用贝叶斯建模技术的教程。 本教程并不打算成为贝叶斯统计教程，而是对那些理解贝叶斯统计的基本知识，并希望学习如何使用 pyt
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2023 年最值得阅读的三本数据科学书籍
challeypeng的专栏
03-07 1329
2023 年要读的四本令人惊叹的数据科学书籍（如果你在 2022 年不读的话）。 2022对于全球机器学习社区来说，这真是令人惊叹的一年！许多期待已久的游戏已经或即将发布，包括历史经典的新版本。
python 中 朴素贝叶斯 算法
微信公众号（年更选手）：数据闲逛人 | Github开源项目：数分/数挖study路线 https://github.com/jc-dian/python_data_analysis
12-29 1535
文章目录知识点梳理sklearn 接口1. 相关概念生成模型：判别模型:生成模型是所有变量的全概率模型，而判别模型是在给定观测变量值前提下目标变量条件概率模型。2. 先验概率、条件概率3. 贝叶斯决策理论4. 贝叶斯公式极大似然估计朴素贝叶斯分类器5. 极值问题情况下的每个类的分类概率6. 下溢问题如何解决7. 零概率问题如何解决？8. sklearn参数详解9. 优缺点 知识点梳理 1.相关概念（生成模型、判别模型) 2.先验概率、条件概率 3.贝叶斯决策理论 4.贝叶斯定理公式 5.极值
数学建模学习-贝叶斯网络(Bayesian Network)教程(17)
FFMXjy的博客
01-17 1290
贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种概率图模型，它通过有向无环图（DAG）来表示一组随机变量之间的条件依赖关系。每个节点代表一个随机变量，节点之间的箭头表示变量之间的依赖关系。贝叶斯网络不仅能够直观地展示变量间的因果关系，还能够进行概率推理，是一种强大的不确定性推理工具。
Python小游戏实战：打造精美的 Flippy Bird 小游戏
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09-25 19万+
Python小游戏实战：打造精美的 Flippy Bird 小游戏，Flippy Bird（飞扬的小鸟）是一款经典的休闲小游戏，玩家通过控制小鸟跳跃来穿越不断出现的管道，挑战自己的反应能力。本文将带大家从零开始，使用 Pygame 库实现一个视觉精美的 Flippy Bird 游戏，适合 Python 初学者学习游戏开发基础知识。
Python 贝叶斯算法
懒and惰博客
11-06 1918
Python 贝叶斯分类 贝叶斯的基本思想 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就...
python小游戏实战：打造一款视觉精美的飞机大战
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python小游戏实战：打造一款视觉精美的飞机大战，飞机大战作为经典的射击类小游戏，凭借简单的操作和紧张刺激的玩法，成为很多开发者入门游戏开发的首选案例。本次实战将使用 Python 的pygame库，从零开始打造一款画面精美、功能完整的飞机大战小游戏，涵盖窗口创建、角色绘制、碰撞检测、音效添加等核心知识点。即使是 Python 新手，也能通过本教程掌握 2D 小游戏开发的基本思路。
python： 贝叶斯实现实例
DinnerHowe的博客
01-26 1万+
数据的重要性毋庸置疑，但是如何让数据产生价值呢？对一个全栈老码农而言，经常在开发或者研发管理的时候遇到各种预测、决策、推断、分类、检测、排序等诸多问题。面对“你的代码还有 bug 么？”这样的挑战，一种理智的回答是，我们已经执行了若干测试用例，代码中存在bug的可能性是百分之零点几。也就是说，我们对当前程序中没有bug的信心是百分之九十九点几。这实际上就是一直贝叶斯思维，或者说使用了贝叶斯方法。不...
python推荐系统算法朴素贝叶斯_机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类
weixin_39834745的博客
12-04 432
很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名...
通俗理解贝叶斯网络(BNN)
AI天才研究院
08-24 2213
本文的主要目的是为读者提供一个直观、易懂的贝叶斯网络(Bayesian Network, BNN)介绍。我们将从基本概念出发，逐步深入到实际应用，帮助读者建立对贝叶斯网络的全面认识。贝叶斯网络的基本概念和组成元素贝叶斯网络的工作原理和推理过程贝叶斯网络的构建方法和应用场景贝叶斯网络在实际问题中的应用示例贝叶斯网络的优势和局限性通过本文，读者将能够理解贝叶斯网络如何模拟复杂系统中的不确定性和因果关系，以及如何利用这一工具进行概率推理和决策支持。背景介绍：概述文章的目的、范围和预期读者。
贝叶斯统计与编程实战：R/Stan/Python/Julia课程
压缩包文件`stat_rethinking_2020-main`中包含了全部课程配套资源，极有可能包括每节课的R/Python/Julia代码脚本、数据集、练习题解答、可视化图表生成代码以及书中案例的复现程序。这些材料对于自学者尤为宝贵，...
第十六届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-E题：对气温变化数据的量化分析与预测（续）（附python代码实现）
getusushu的博客
04-21 547
近百年来全球气候正经历一次以变暖为主要特征的显著变化，全球变暖幅度自1990年以来明显加速，1880年至2012年间，全球地表温度大约升高了0.85℃，全球平均气温的改变不仅对生态和环境有重大影响，且涉及到社会经济与社会生产等诸多方面。因此准确预测未来全球平均气温变化情况引起了各国政府以及国际机构的普遍关注。对于问题二，可以分为两步来进行操作，首先利用基于LSTM-ARIMA的气温组合预测模型对加拿大地区各地的气温变化进行分析，其次，借助以上分析以及建立相应的模型对全球未来。
使用贝叶斯优化工具实践XGBoost回归模型调参
肖永威的专栏
11-07 1万+
使用bayesian-optimization贝叶斯优化工具，实践XGboost回归模型调参，并整理相关理论：贝叶斯定义、高斯过程、贝叶斯优化。贝叶斯优化效果符合模型特点，结果可用，能辅助调参工作。
Python自动化测试框架开发
2509_93945719的博客
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封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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