bayesian-networks

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    就像标题一样,谁能告诉我ANN和贝叶斯在分类或检测和识别问题上更好? 在雷达跟踪系统中,目标有速度,方向,高度......可以应用吗? 在图像处理系统中,哪些可以应用?

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    我正在学习使用机器学习技术进行垃圾邮件检测,并且我在Stack上发现的帖子表明我从一个朴素贝叶斯分类器开始。 我的问题是这样的:如果我测量的属性是谨慎而不连续的,那么它应该如何结合?在Wikipedia的这个例子中,他们正在训练一个分类器,根据身高,体重和脚的大小来检测男性对女性。如果有第四个类别,“最喜欢的运动”会怎么样?在我的假设样本中,假设您有“足球,橄榄球,游泳,滑冰”。这些值是谨慎/枚举

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    我正在使用Javascript实现特定的贝叶斯网络库。 因为我找不到任何其他在线可用的库,我不得不从头开始,包括乘法和边缘化概率表(或潜在性)。 在边缘化中,被边缘化的变量列被取出。 然后总结常见的行。 例如,c将被从表phi(a,b,c)边缘化。 的,相对于ç列被取出并共同行一个和b被相加,即,(0,0)和(1,1)总和分别为0.3和0.1, 。 在乘法中,我们查看相同值的公共变量(列)。 然后

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    我正在尝试使用SURF和朴素贝叶斯来创建分类器/预测器。我非常喜欢Dance,Csurka的“Visual Categorization with Bags of Keypoints”技术......我使用的是SURF而不是SIFT。 我的结果非常可怕,我不确定我的错误在哪里。我使用CalTec套装的20个汽车样本(火腿)和20个摩托车样本(垃圾邮件)。我怀疑这是我创造我的词汇量的方式。我能看到的

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    我想构建一个依赖于其他分类变量的离散(pymc.Categorical)变量的贝叶斯网络。 作为simplest例如,假设变量一个和b是分类和b取决于一个 下面是一个试图将其与pymc代码(假设一个需要三个值中的一个和b取四个值中的一个)。这个想法是,使用pymc从数据中学习CPT分布。 import numpy as np import pymc as pm aRange = 3 bRan

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    我的工作在以下贝叶斯图 Graph 在这里,我试图计算下列 P的概率(W,F)=? 我开始作为遵循 P(W,F)= P(W/F).P(F) P(W/F)= P(W/R,S,F).P(RS /F)+P(W/-R,s,f).P(-RS/F)+P(W/R,-S,F).P(R.-S/F)+P(W/ (W/f)= P(W/R,S)。由于W与F无关,所以R,S。 P(RS/F)+ P(W/-R,S).P(-R

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    我正在寻找最适合于python3.x的工具来创建贝叶斯网络,从数据中学习它的参数并执行推理。 的网络结构,我想自己定义如下: 它是由this纸取出。 所有的变量都是离散的(并且只能采用2种可能的状态),除了“Size”和“GraspPose”,它们是连续的,应该被模拟为高斯混合。 作者使用最大期望算法学习的条件概率表的参数和结树算法计算精确推断。 据我所知,所有的都是通过Murphy的Bayes

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    我有两个问题,一个讲理论,一个关于实现: 理论首先我还没有完全了解如何工作的贝叶斯网络连续值。我已经知道,我可以用高斯分布近似P(A)(节点A的概率)。但是我有一个数据集,高斯分布的均值和方差是数据集的均值和方差? 如果我有P(A | B,C),A和B的连续值,我如何用高斯分布表示它? 实际问题是我需要学习从连续值数据集贝叶斯结构,我用这个MATLAB工具箱:http://code.google.

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    即时通讯设法运行在这里提供的示例代码http://dlib.net/bayes_net_ex.cpp.html在Visual Studio 2013,所有的库设置,但我在方法元素和元素常量两个c2244错误。 这里是错误报告 1>------ Build started: Project: bayesian, Configuration: Debug Win32 ------ 1> stdafx

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    我正在研究使用2-TBN动态贝叶斯网络的自动和弦识别项目,其中有4个离散隐藏节点和2个连续可观察节点。 我使用bayes网络工具箱创建了模型,这方面没有问题。 第五和第六个节点分别是13和12维的可观察节点。 我正在尝试使用我无法做到的工具箱的推理部分。我写了下面的代码,它没有给出正确的输出。 function [path,data] = mydecode(bnet,mean,sigma,dat)