贝叶斯网络

Lossya10 天前
人工智能·python·机器学习·贝叶斯网络·马尔科夫随机场
【机器学习】马尔可夫随机场的基本概念、和贝叶斯网络的联系与对比以及在python中的实例马尔可夫随机场(Markov Random Field,简称MRF)是一种用于描述变量之间依赖关系的概率模型,它在机器学习和图像处理等领域有着广泛的应用
吹翻书页的风5 个月前
人工智能·python·r语言·贝叶斯网络·结构方程模型·copula函数·变量分析
基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用查看原文>>>基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用在工程、水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点。虽然皮尔逊相关、秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克服的困难。例如,皮尔逊相关系数只能反映变量间的线性相关,而秩相关则更多的适用于等级变量。大多数情况下变量间的相关性非常复杂,而且随着变量取值的变化而变化,而这些相关系数都是全局性的,因此无法提供变量间相关性变化的细节;更严重的是这些
QomolangmaH10 个月前
人工智能·深度学习·概率论·模型·贝叶斯网络·概率图·马尔可夫随机场
【深度学习】概率图模型(一)概率图模型理论简介概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM)是一种用图结构来表示和推断多元随机变量之间条件独立性的概率模型。图模型提供了一种直观且有效的方式来描述高维空间中的概率分布,通过图结构表示随机变量之间的关系,使得模型的参数量得以减少。
吹翻书页的风1 年前
r语言·文献计量学·meta分析·贝叶斯网络·mcmc参数优化
全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用查看原文>>>全流程R语言Meta分析核心技术高阶应用目录专题一、Meta分析的选题与检索专题二、Meta分析与R语言数据清洗及统计方法