基于pgmpy的贝叶斯推理流程大白话解释 pgmpy是github上的一个开源项目,在网站上他的简介只有很简单的一句话——pgmpy is a python library for working with Probabilistic Graphical Models. 用咱大俗话,它就是一个python库可以推理“概率图”模型,那什么是概率图呢?很简单请看下图: cancer model 这是一个很...
这里前面处理主要采用https://www.jianshu.com/p/9b6ee1fb7a60的方法(他应用pandas清理数据的技巧很值得一学),我在他的处理后,进一步进行了一些离散化处理,以使得数据符合贝叶斯网络的要求(贝叶斯网络也有支持连续变量的版本,但因为推理,学习的困难,目前还用的很少),最后保留5个特征。 ''' PassengerId => 乘客I...
Victor_Zhou/pgmpy 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) ...
最大似然估计(MLE)与最大后验概率估计(MAP)非常相似,具体内容可查看:【模式识别、朴素贝叶斯方法】最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP) 虽然说最大似然估计和贝叶斯估计方法得到的结果通常是很接近的,但这两个方法的本质却有很大差别。最大似然估计(和最大后验概率估计)把待估计的参数看作是确定性的量,...
基于pgmpy的贝叶斯推理流程大白话解释 龙华 清华大学 核能与核技术工程硕士在读 pgmpy是github上的一个开源项目,在网站上他的简介只有很简单的一句话——pgmpy is a python library for working with Probabilistic Graphical Models. 用咱大俗话,它就是一个python库可以推理“概率图”模型,那什么是概率图呢?很简单请...
贝叶斯网络的实现 相关工具一直很丰富,matlab,R上都有成熟的工具。这里使用了python下的pgmpy,轻量好用,不像pymc那样容易安装困难。 安装: conda install -c ankurankan pgmpy 或 pip install pgmpy 应用步骤 1.先确定以那些变量(特征)为节点,这里还包括由特征工程特征选择之类的工作。当然若有专业知识的参与会得到...