相关paper: The Value of Purchase History Data in Target Marketing. 想要duplicate这篇paper，但是不知道怎么具体应该如何编程求解，希望有人能够一起讨论，或者求大神指导，或者求推荐gibbs sampler求解贝叶斯模型的相关案例(有数据有代码就最好了！感恩！ 想跟着走一遍)，万谢！！

初步学习贝叶斯网络，发现绝大部分的资料都没有提及网络的更新及调整。求教有无更新贝叶斯网络的方法（函数或算法等），可以达到根据节点概率对有向图进行节点的增删操作后形成新的网络结构的目的？

需要连续时间间的，不要离散事件片段的动态贝叶斯网络。需要连续时间间的，不要离散事件片段的动态贝叶斯网络。

关于贝叶斯优化的超参数调优，在下有几个问题； 1、一般的超参数调优，比如对bach size进行调优，他的目标函数是什么？是全局的loss吗？ 2、是否可以利用CNN输出的loss作为目标函数，对模型中的某个参数进行调优？ 3、怎么调用loss啊，cnn中的

看到很多论文在研究贝叶斯网络的时候，都用到了alarm数据集和asia数据集，求大牛告知这两个数据集是如何调用的，在matlab里面就有嘛？还是需要下载？

本人初学者，看了几篇贝叶斯网络的帖子，发现每个网络结构学习样例中在生成贝叶斯网络之前都人工用函数随机生成了一个dag和cpt。  所以想请教一下，这个人工生成的DAG只要确定了节点数，其结构依靠函数（例如matlab工具包中的：mk_rnd_dag（N）函数）随机生成一个有向无环图就可以吗？ 还是说这只是为了说明流程而随机列举的样例，真正使用贝叶斯网络时要根据实际情况确定有向无环图及其条件概率表？若是这样，现实中往往只有数据集而不知道图的结构和参数表（CPT），那该如何网络结构学习从而进行后续的推断呢？

网上资料讲mahout 贝叶斯的很多，都是讲准备数据，划分测试集训练集，测试训练样本。。。但是，之后呢？有了这个测试很好的模型，怎么对其他的数据分类啊？ 比如我通过mahout进行朴素贝叶斯分类，得到训练集，测试也很好，那么有了这个训练集之后怎么对其他数据进行分类呢。说的越详细越好。

朴素贝叶斯假设了各属性间的相互独立，如果对训练集中的每条记录，出现如: (年，月，日)->星期几 的这种不相互独立的情况，有没有什么解决方案可以配合朴素贝叶斯进行分类？

您好！想要构建朴素贝叶斯分类器进行分类，有三个特征x1,x2,x3,分类标签为y。 朴素贝叶斯分类器的前提是（1）要求x1,x2,x3之间相互独立还是（2）要求x1,x2,x3之间对y条件独立呢？ 如果要求特征之间相互条件独立，构建朴素贝叶斯分类器之前需要检验x1,x2,x3对y的条件独立性吗？如果需要的话，如何检验呢？ 非常感谢！

新手求教，hugin lite中如何输入各模块参数，如何输入各模块间相互关系？

请问各位大神，贝叶斯回归的matlab程序怎么编写啊？中间的MH算法如何实现

谁有matlab贝叶斯多分类的源程序，十个类别以上的，希望可以给我参考参考

求助各位大神：目前在用朴素贝叶斯对有标签的图片进行识别分类，现在已经提取了图像的SIFT特征，想请问以下两个问题： 1.对于提取的SIFT特征，因为维度关系，采用kmeans聚类和采用PCA降维是不是都可以提升效率啊，所以采取其中一种手段就行吗？ 2.关于朴素贝叶斯的模型，对于提取到的的SIFT特征，应当采用多项式还是伯努利比较好呢？ 谢谢谢谢！

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB nb = MultinomialNB() from sklearn.pipeline import make_pipeline pipe = make_pipeline(vect, nb) pipe.fit(X_train.cutted_comment, y_train) pipe.predict(X_test.cutted_comment) 朴素贝叶斯是分别计算这个文本是差评的概率和是好评的概率，但是如果这两个概率相等该分到哪一类呢？我是基于词袋模型构建的特征词典，比如一个新的文本，文本中没有出现词典中的特征词，但是用拉普拉斯平滑可以算出一个不为零的概率，但是理论上应该好评差评概率相等吧，这个时候应该归在哪一类呢？实现机制是怎么样的？

做一个exe的能够实现朴素贝叶斯算法的软件，求源程序，需要用到那些包可以标注下

1 -0.251051 -0.098758 -0.334480 -0.802064 0.310410 0.369198 2 -0.114443 -0.252595 0.175786 -0.662360 0.241837 0.129143 3 -0.623884 0.200280 -0.043467 -0.078748 0.252802 0.539361 3 -0.115779 0.009689 -0.093336 -0.440753 0.016640 0.589645 2 -0.460982 -0.262591 0.250524 -0.556230 0.040779 0.373679 2 -0.161501 -0.208360 -0.406109 -0.761014 0.373958 0.391963 其中最前面的数字1 2 3为类别标签，后面为特征向量（只写出了六维，但是我真实数据有128维），我想把这些数据直接导入到朴素贝叶斯分类器中计算分类结果（准确率，召回，f1-score），（上面只是给的一小部分数据）。求一个能直接处理这些数据的python语言编写的朴素贝叶斯分类器，数据文件类型为txt。谢谢，非常感谢

现在有一个需求需要实现如下功能： 根据x,y,z的值得到状态，比如：0.5,0.1,0.2 状态是sit;0.6,0.1,0.2 状态是stand. 后来上网查到weka这个东西，因为我对算法确实不太了解，也没看懂，只能模仿。 我有一个训练样本，命名test1.arff，内容的一部分如下： @relation test1 @attribute x numeric @attribute y numeric @attribute z numeric @attribute status {sit, sit_down, stand, stand_up, walk} @data -0.09375,0.01178,-0.96912,sit -0.09375,0.01178,-1.0003,sit -0.078125,0.027283,-1.0004,sit -0.10931,0.027283,-1.0004,sit -0.1875,0.01178,-0.96948,sit -0.21844,0.089783,-1.0009,sit -0.21844,0.074158,-0.9541,sit -0.24976,0.074341,-1.0009,sit 采集的数据我放到一个.csv文件中，命名testcsv.csv，内容如下： x y z -0.31317 -0.15991 -0.92328 -0.34442 -0.15991 -0.92328 -0.34442 -0.15991 -0.92328 -0.34442 -0.15997 -0.9389 -0.34442 -0.15997 -0.92328 -0.34442 -0.17554 -0.92322 -0.32886 -0.17554 -0.92322 -0.3288 -0.15985 -0.90759 -0.34442 -0.15997 -0.9389 -0.34442 -0.1756 -0.92328 -0.34448 -0.15991 -0.92322 现在就是想能通过weka的朴素贝叶斯算法，根据训练样本数据的状态分类，得到我采集的这些数据的状态。请问该如何实现呢。 // 读入训练样本 File file = new File("D:\\wekaTest\\test1.arff"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(file); ins = loader.getDataSet(); ins.setClassIndex(ins.numAttributes() - 1); // 初始化分类器 cfs = (Classifier) Class.forName("weka.classifiers.bayes.NaiveBayes").newInstance(); // 使用训练样本进行分类 cfs.buildClassifier(ins); System.out.println(cfs.toString()); 下面就不会写了。。。。 非常着急啊，weka的API也没看懂，全英文。。。 请大神指点。

基于lstm的恶意评论检测为什么准确率远高于朴素贝叶斯？ 如果可以的话，我更想搞懂lstm的工作原理。

<div class="post-text" itemprop="text"> <p>I have a large dataset of philosophic arguments, each of which connect to other arguments as proof or disproof of a given statement. A root statement can have many proofs and disproofs, each of which may also have proofs and disproofs. Statements can also be used in multiple graphs, and graphs can be analyzed under a "given context" or assumption.</p> <p>I need to construct a bayesian network of related arguments, so that each node propagates influence fairly and accurately to it's connected arguments; I need to be able to calculate the probability of chains of connected nodes concurrently, with each node requiring datastore lookups that must block to get results; the process is mostly I/O bound, and my datastore connection can run asynchronously in java, go and python {google appengine}. Once each lookup completes, it propagates the effects to all other connected nodes until the probability delta drops below a threshold of irrelevance {currently 0.1%}. Each node of the process must calculate chains of connections, then sum up all the results across all queries to adjust validity results, with results chained outward to any connected arguments.</p> <p>In order to avoid recurring infinitely, I was thinking of using an A*-like process in goroutines to propagate updates to the argument maps, with a heuristic based on compounding influence which ignores nodes once probability of influence dips below, say 0.1% . I'd tried to set up the calculations with SQL triggers, but it got complex and messy way too fast. Then I moved to google appengine to take advantage of asynchronous nosql, and it was better, but still too slow. I need to be run the updates fast enough to get a snappy UI, so when a user creates or votes for or against a proof or disproof, they can see the results reflected in UI immediately.</p> <p>I think Go is the language of choice to support the concurrency I need, but I'm open to suggestions. The client is a monolithic javascript app that just uses XHR and websockets to push and pull argument maps {and their updates} in real time. I have a java prototype that can compute large chains in 10~15s, but monitoring of performance shows that most of my runtime is wasted in synchronization and overhead from ConcurrentHashMap.</p> <p>If there are other highly-concurrent languages worth trying out, please let me know. I know java, python, go, ruby and scala, but will learn any language if it suits my needs. </p> <p>Similarly, if there are open source implementations of huge Bayesian networks, please leave a suggestion.</p> </div>

在linux下利用c语言实现的进程树的打印，主要通过/proc下的目录中的进程文件，获取status中的进程信息内容，然后利用递归实现进程树的打印

课程亮点： 课程培训详细的笔记以及实例代码，让学员开始掌握设计模式知识点 课程内容： 工厂模式、桥接模式、组合模式、装饰器模式、外观模式、享元模式、原型模型、代理模式、单例模式、适配器模式 策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代器模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式 课程特色： 笔记设计模式，用笔记串连所有知识点，让学员从一点一滴积累，学习过程无压力 笔记标题采用关键字标识法，帮助学员更加容易记住知识点 笔记以超链接形式让知识点关联起来，形式知识体系 采用先概念后实例再应用方式，知识点深入浅出 提供授课内容笔记作为课后复习以及工作备查工具 部分图表（电脑PC端查看）：

92讲视频课+16大项目实战+源码+￥800元课程礼包+讲师社群1V1答疑+社群闭门分享会=99元 &nbsp; 为什么学习数据分析？ &nbsp; &nbsp; &nbsp; 人工智能、大数据时代有什么技能是可以运用在各种行业的？数据分析就是。 &nbsp; &nbsp; &nbsp; 从海量数据中获得别人看不见的信息，创业者可以通过数据分析来优化产品，营销人员可以通过数据分析改进营销策略，产品经理可以通过数据分析洞察用户习惯，金融从业者可以通过数据分析规避投资风险，程序员可以通过数据分析进一步挖掘出数据价值，它和编程一样，本质上也是一个工具，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力。不管你从事什么行业，掌握了数据分析能力，往往在其岗位上更有竞争力。 &nbsp;&nbsp; 本课程共包含五大模块： 一、先导篇： 通过分析数据分析师的一天，让学员了解全面了解成为一个数据分析师的所有必修功法，对数据分析师不在迷惑。 &nbsp; 二、基础篇： 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开，帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。 &nbsp; 三、数据采集篇： 通过网络爬虫实战解决数据分析的必经之路：数据从何来的问题，讲解常见的爬虫套路并利用三大实战帮助学员扎实数据采集能力，避免没有数据可分析的尴尬。 &nbsp; 四、分析工具篇： 讲解数据分析避不开的科学计算库Numpy、数据分析工具Pandas及常见可视化工具Matplotlib。 &nbsp; 五、算法篇： 算法是数据分析的精华，课程精选10大算法，包括分类、聚类、预测3大类型，每个算法都从原理和案例两个角度学习，让你不仅能用起来，了解原理，还能知道为什么这么做。

实现作业调度（先来先服务）、进程调度功能（时间片轮转） 实现内存管理功能（连续分配）。 实现文件系统功能（选作） 这些功能要有机地连接起来

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了，使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent：请求对象 AppleWebKit：请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

工欲善其事，必先利其器。Vim+Git+Makefile是Linux环境下嵌入式开发常用的工具。本专题主要面向初次接触Linux的新手，熟练掌握工作中常用的工具，在以后的学习和工作中提高效率。

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片，音频)可从下面的github中下载： 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

本次课程主要以真实的电商数据为基础，通过Python详细的介绍了数据分析中的数据清洗阶段各种技巧和方法。

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。Apache JMeter 5.1.1 (Requires Java 8+)，需要jdk8以上的版本。

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太惨了，面试又被吊打

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前言： 说在前面， 面试题是根据一些朋友去面试提供的，再就是从网上整理了一些。 先更新50道，下一波吧后面的也更出来。 求赞求关注！！ 废话也不多说，现在就来看看有哪些面试题 1、面向对象的特点有哪些? 抽象、继承、封装、多态。 2、接口和抽象类有什么联系和区别? 3、重载和重写有什么区别? 4、java有哪些基本数据类型? 5、数组有没有length()方法?String有没有length()方法? 数组没有length()方法，它有length属性。 String有length()方法。 集合求长度用

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