贝叶斯

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联合物种分布模型（JSDM）与Hmsc包：群落生态学数据分析与预测技术联合物种分布模型（Joint Species Distribution Modelling，JSDM）在生态学领域，特别是群落生态学中发展最为迅速，它在分析和解读群落生态数据的革命性和独特视角使其受到广大国内外学者的关注。在学界不同研究团队研发出不同的联合物种模型，其中由芬兰的Ovaskainen教授领导的团队研发的R语言程序包Hmsc发展势头最为强劲。

扛着仪器去爬山

R-Meta分析原文：R-Meta分析https://mp.weixin.qq.com/s/9ziVzSNRsgUbV9hTtXz5_g?token=340211611&lang=zh_CN

【机器学习chp2】贝叶斯最优分类器、概率密度函数的参数估计、朴素贝叶斯分类器、高斯判别分析。万字超详细分析总结与思考前言，请先看。本文的《一》《二》属于两个单独的知识点：共轭先验和Laplace平滑，主要因为他们在本文的后续部分经常使用，又因为他们是本人的知识盲点，所以先对这两个知识进行了分析，后续内容按照标题中的顺序依次进行，观看时可以先跳过《一》《二》，后文遇到相关共轭先验和Laplace平滑的知识再回头看他们。另一个更重要的点是，本文用到了大量gpt的分析，部分我添加了我的理解并进行重要标注，还有一部分我想优化gpt的回答，但鄙人不才，gpt的分析太好了，条理清晰又通俗易懂，我改不了就直接放上去了。

R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析原文链接：R语言贝叶斯：INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247625527&idx=8&sn=ba4e50376befd94022519152609ee8d0&chksm=fa8daad0cdfa23c6106c5a9b304b09915c0223fbfb01b7c4f627570356b710030e0d88dcbdb9&token=46333376

详解机器学习经典模型(原理及应用)——朴素贝叶斯朴素贝叶斯网络（Naive Bayes Network）模型是一种基于贝叶斯定理的分类算法。它假设特征之间是条件独立的，即在给定类别的情况下，特征之间相互独立。这一假设在现实中往往不成立，毕竟很少有特征是完全无关的，但是这并不妨碍朴素贝叶斯模型在实际应用过程中发挥作用。

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R语言结构方程模型（SEM）原文链接：R语言结构方程模型（SEM）https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247624956&idx=4&sn=295580a016a86cfee8ee2277c93e32d5&chksm=fa8da91bcdfa200da897f1f267492039865bdfe5d75a1c6e6df92ff5005e0eb5cc33a20dbd1a&token=1392391660&lang=zh_CN#rd

快速上手机器学习-朴素贝叶斯引言：本文通过介绍先验概率，后验概率，条件概率计算和贝叶斯定理等概率论内容引入朴素贝叶斯分类算法的基本思路，朴素贝叶斯的最终分类思想是将输入分类给概率最大的类，这也是概率模型算法的共有思想。本文专注于先验概率后验概率以及最终贝叶斯分类器的公式推导，旨在帮助读者深入浅出的理解算法模型，读者可以将本文视为《统计学习方法》第三章朴素贝叶斯算法的理解和导读。关键字：极大似然估计，贝叶斯定理，后验概率最大化参考文献：统计学习方法 (第2版)-李航，刘建平老师的博客

【机器学习】知识总结1（人工智能、机器学习、深度学习、贝叶斯、回归分析）目录一、机器学习、深度学习1.人工智能1.1人工智能概念1.2人工智能的主要研究内容与应用领域1.2.1主要研究内容：

垃圾邮件检测_TF-IDF分析，聚类分析与朴素贝叶斯数据入口：基于机器学习的垃圾信息识别分类 - Heywhale.com本数据集专为邮件和短信的垃圾信息分类设计，适合建立垃圾邮件检测模型。

ChatGPT与R语言融合技术在生态环境数据统计分析、绘图、模型中的实践与进阶应用自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。G

慢腾腾的小蜗牛

基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程原文链接：基于R语言APSIM模型进阶应用与参数优化、批量模拟技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612146&idx=4&sn=e1542acd0f70853e39cffb087a116c1a&chksm=fa827715cdf5fe0324db758a4e28b2524de8a5f9f3e8e25065ef2b862940cbafb4ece85baf3f&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程原文链接：R语言贝叶斯方法在生态环境领域技术教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247612056&idx=5&sn=b170122cf5052cc7cb2d858606b9f158&chksm=fa82777fcdf5fe69eec092410530e2900c98bcbb84e3d33c823705c948b4db96545bf282747a&token=1390438349&lang=zh_CN#rd

贝叶斯分析与决策理论：用于确定分类问题决策点的应用在分类问题中，一个常见的难题是决定输出为数字时各类别之间的切分点。例如，一个神经网络的输出是介于0到1之间的数字，比如0.7，这是对应于正类（1）还是负类（0）？常识告诉我们使用0.5作为决策标记，但如果低估正类的风险较高怎么办？或者如果类别不平衡呢？

深度神经网络——贝叶斯与朴素贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中一个非常重要的概念，它提供了一种在已知某些相关事件的概率时，计算另一个事件发生概率的方法。在你提供的内容中，贝叶斯定理被描述为一种“魔法”，因为它能够使计算机通过分析大量的数据来预测人们可能想要的结果，例如搜索引擎如何理解用户搜索“自动系鞋带的电影”时可能指的是《回到未来》。贝叶斯定理的基本公式是：

深入解析R语言的贝叶斯网络模型：构建、优化与预测；INLA下的贝叶斯回归；现代贝叶斯统计学方法；R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）目录①基于R语言的贝叶斯网络模型的实践应用②R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用③基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析

基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用原文链接：基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247600075&idx=2&sn=8c19f6d8e0739d86f9c1bf06f0a65ed2&chksm=fa82062ccdf58f3a872b436108baae0393a6e680bd3175b5fd8602d9e36607b62f8ca6b5ef48&token=1458786269&lang=zh_CN#

【状态估计】概率论基础《机器人学的状态估计》是入行SLAM的经典书籍之一，其中有大量的公式相关的内容，看起来还是比较艰涩的。最近重新读一遍，顺便将其中的一些内容记录下来，方便以后回看。

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。

在半岛铁盒里

人工智能原理实验4（2）——贝叶斯、决策求解汽车评估数据集汽车数据集车子具有 buying,maint,doors,persons,lug_boot and safety六种属性，而车子的好坏分为uncc,ucc,good and vgood四种。

R语言贝叶斯网络模型、INLA下的贝叶斯回归、R语言现代贝叶斯统计学方法、R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）模型目录㈠基于R语言的贝叶斯网络模型的实践技术应用㈡ R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用㈢基于R语言贝叶斯进阶:INLA下的贝叶斯回归、生存分析、随机游走、广义可加模型、极端数据的贝叶斯分析