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！！

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？

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？

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？

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

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

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？

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。

Python中有几个贝叶斯优化的第三方库，比如Hyperopt，SMAC，bayesian-optimization，请问这几个库的区别在哪？是概率代理模型不同还是采集函数不同？如果我想自行选择不同的采集函数对随机森林回归器进行参数调优，应该更改目标函数还是怎么做呢？

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？

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。

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！

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！

环境hadoop 2.7.3，mahout 0.9 我先在服务器上用mahout命令训练出了贝叶斯分类模型，然后通过testnb命令也能进行测试。 但是我通过java程序中（使用的依赖包mahout-core-0.9）NaiveBayesModel.materialize（xxx，xxx）方法在读取naiveBayesModel.bin模型的时候报错如下： Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Unknown flags set: %d [-1100111] at com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:115) at org.apache.mahout.math.VectorWritable.readFields(VectorWritable.java:88) at org.apache.mahout.math.VectorWritable.readVector(VectorWritable.java:199) at org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel.materialize(NaiveBayesModel.java:112) 不知道是什么原因，麻烦大神们帮我看看。

<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>

比如文本只想提取出某种类别的，其他类别的不需要，是否可以采用贝叶斯分类啊 顺便问下贝叶斯基本代码在哪有，最好能够遍历EXCEL文档内容的不要txt的 谢了

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？

大家好，我目前在用一批土壤数据做二分类模型，尝试了随机森林、SVM、逻辑斯蒂回归、朴素贝叶斯等常用分类算法，但是结果不太理想。不理想指的是采用常规的ROC曲线法进行模型精度验证时，曲线基本就在0.5随机线附近，AUC也就0.53左右的样子。 之前看到过一篇关于贝叶斯概率预测模型的文章（Wu Bo, 2018），他在检验模型准确性时没有采取ROC曲线法或类似基于混淆矩阵的方法，而是把验证数据集当作一个整体，计算了两个分类各自的频率，然后将验证数据集参数的平均值带入训练好的贝叶斯模型，求出一个后验概率，通过比较后验概率与实际频率，来说明模型的好坏。 于是尝试用这种思路，去把我的验证数据集每个样本带入模型计算得到的那个数字（例如贝叶斯和逻辑斯蒂回归都可以给出后验概率）求平均，发现这个平均数确实和实际两个类别的频率很接近。我又通过改变数据的分类阈值（比如说原来是170cm以上算高个，现在调整成160就是高个儿），发现不同阈值下求得的这个平均数和相应的实际频率都很一致。 本人数学底子挺差的，不知道这种验证方法是否可行？如果可行的话，后面是什么原理？能否指点个参考文献？如果不行的话，又是为什么呢？

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

今年，我也32了 ，为了不给大家误导，咨询了猎头、圈内好友，以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助，记得帮我点赞哦。 目录： 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时，拿着傲人的工资，想着好好干，以为我们的人生是这样的： 等真到了那一天，你会发现，你的人生很可能是这样的： ...

程序员在一个周末的时间，得了重病，差点当场去世，还好及时挽救回来了。

数据结构与算法思维导图

老生常谈的一个梗，到2020了还在争论，你们一天天的，哎哎哎，我不是针对你一个，我是说在座的各位都是人才！ 上图红色的这3个箭头，对于通过new产生一个字符串（”宜春”）时，会先去常量池中查找是否已经有了”宜春”对象，如果没有则在常量池中创建一个此字符串对象，然后堆中再创建一个常量池中此”宜春”对象的拷贝对象。 也就是说准确答案是产生了一个或两个对象，如果常量池中原来没有 ”宜春” ,就是两个。...

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码，大部分代码都写得很漂亮，严谨的同时注释也很到位，这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时，还是忍不住破口大骂：“我擦，小王，你丫写的 switch 语句也太老土了吧！” 来看看小王写的代码吧，看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

文章目录Linux 概述什么是LinuxUnix和Linux有什么区别？什么是 Linux 内核？Linux的基本组件是什么？Linux 的体系结构BASH和DOS之间的基本区别是什么？Linux 开机启动过程？Linux系统缺省的运行级别？Linux 使用的进程间通信方式？Linux 有哪些系统日志文件？Linux系统安装多个桌面环境有帮助吗？什么是交换空间？什么是root帐户什么是LILO？什...

一、背景 在开发联调阶段发现一个接口的响应时间特别长，经常超时，囧… 本文讲讲是如何定位到性能瓶颈以及修改的思路，将该接口从 2 s 左右优化到 200ms 以内 。 二、步骤 2.1 定位 定位性能瓶颈有两个思路，一个是通过工具去监控，一个是通过经验去猜想。 2.1.1 工具监控 就工具而言，推荐使用 arthas ，用到的是 trace 命令 具体安装步骤很简单，大家自行研究。 我的使用步骤是...

微信上收到一位读者小涛的留言，大致的意思是自己只有高中学历，经过培训后找到了一份工作，但很难胜任，考虑要不要辞职找一份他能力可以胜任的实习工作。下面是他留言的一部分内容： 二哥，我是 2016 年高中毕业的，考上了大学但没去成，主要是因为当时家里经济条件不太允许。 打工了三年后想学一门技术，就去培训了。培训的学校比较垃圾，现在非常后悔没去正规一点的机构培训。 去年 11 月份来北京找到了一份工...

JVM内存结构和Java内存模型都是面试的热点问题，名字看感觉都差不多，网上有些博客也都把这两个概念混着用，实际上他们之间差别还是挺大的。 通俗点说，JVM内存结构是与JVM的内部存储结构相关，而Java内存模型是与多线程编程相关，本文针对这两个总是被混用的概念展开讲解。 JVM内存结构 JVM构成 说到JVM内存结构，就不会只是说内存结构的5个分区，而是会延展到整个JVM相关的问题，所以先了解下

互联网公司工作，很难避免不和黑客们打交道，我呆过的两家互联网公司，几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口，有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞，大部分都...

浏览器再现“神仙打架”。整理 | 屠敏头图 | CSDN 下载自东方 IC出品 | CSDN（ID：CSDNnews）从 IE 到 Chrome，再从 Chrome 到 Edge，微软与...

loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟大家好，我是你们的校长。我之前讲过，这年头，只要肯动脑，肯行动，程序员凭借自己的技术，赚钱的方式还是有很多种的。仅仅靠在公司出卖自己的劳动时...

最近有个老铁，告诉我说，上班一个月，后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发，今年美图那边今年也有一波组织优化调整，他是其中一个，在协商离职后，当时捉急找工作上班，因为有房贷供着，不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司，实际上是一个大型外包公司，主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错，所以就立马入职去上班了。但是后面入职后，发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样，那个HR自...

昨天看到一档综艺节目，讨论了两个话题：（1）中国学生的数学成绩，平均下来看，会比国外好？为什么？（2）男生的数学成绩，平均下来看，会比女生好？为什么？同时，我又联想到了一个技术圈经常讨...

故事总是一个接着一个到来...上周写完《鲁大师已经彻底沦为一款垃圾流氓软件！》这篇文章之后，鲁大师的市场工作人员就找到了我，希望把这篇文章删除掉。经过一番沟通我先把这篇文章从公号中删除了...

蒋凡是何许人也？ 2017年12月27日，在入职4年时间里，蒋凡开挂般坐上了淘宝总裁位置。 为此，时任阿里CEO张勇在任命书中力赞： 蒋凡加入阿里，始终保持创业者的冲劲，有敏锐的...

原博客再更新，可能就没了，之后将持续更新本篇博客。

提到“程序员”，多数人脑海里首先想到的大约是：为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而，当离开工作岗位，撕去层层标签，脱下“程序员”这身外套，有的人生动又有趣，马上展现出了完全不同的A/B面人生！ 不论是简单的爱好，还是正经的副业，他们都干得同样出色。偶尔，还能和程序员的特质结合，产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte：平日素颜示人，周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅，但我们也许...

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有小伙伴问松哥这个问题，他在上海某公司，在离职了几个月后，前公司的领导联系到他，希望他能够返聘回去，他很纠结要不要回去？ 俗话说好马不吃回头草，但是这个小伙伴既然感到纠结了，我觉得至少说明了两个问题：1.曾经的公司还不错；2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说，松哥之前也有过类似的经历，今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点，就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

往往，我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理，往往短而精悍，一阵见血。问：产品经理挺漂亮的，有点心动，但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋，还是...

都是出来打工的，多为自己着想

本文作者用对比非常鲜明的两个开发团队的故事，讲解了敏捷开发之道 —— 如果你的团队缺乏统一标准的环境，那么即使勤劳努力，不仅会极其耗时而且成果甚微，使用...

二哥，有个事想询问下您的意见，您觉得应届生值得去外包吗？公司虽然挺大的，中xx，但待遇感觉挺低，马上要报到，挺纠结的。

当HR压你价，说你只值7K时，你可以流畅地回答，记住，是流畅，不能犹豫。 礼貌地说：“7K是吗？了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过，现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试，主要也是自己对贵司挺有兴趣的，所以过来看看……”（未完） 这段话主要是陪HR互诈的同时，从公司兴趣，公司职员印象上，都给予对方正面的肯定，既能提升HR的好感度，又能让谈判气氛融洽，为后面的发挥留足空间。...

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