『壹』 請問你會用python實現貝葉斯網路了嗎
名函數有個限制，就是只能有一個表達式，不用寫return，返回值就是該表達式的結果。
『貳』 觀測數據分析中幾種方法的探討(一) 回歸-時間序列模型和貝葉斯預測模型
首先,敘述用回歸分析與隨機時間序列技術的組合方法來處理大壩的監測數據.通常,回歸分析後的殘差序列並不滿足白雜訊假設,這個理論缺陷在一定程度上降低了監測的可靠性和預測的正確性.為此,採用鮑克斯-詹金斯方法對殘差序列進行再處理.按照上述組合方法求得的計算數據能更好地吻合實測數據,最終的誤差序列能符合白雜訊特性,並使擬合和預測的正確程度有了較大改善.然後,利用貝葉斯動態模型分析監測資料.採用貝葉斯模型時,由於狀態參數(相當於回歸系數)能及時調整跟蹤,故所得的結果比常規回歸分析的結果有更高的精度,計算曲線與實測曲線吻合得更好.
『叄』 python sklearn 樸素貝葉斯多分類怎麼做
用的過程是這樣考慮的，xpath 是你需要知道文檔結構，而beautifulsoup 是不知道的時候去嘗試找某些標簽。 說的不對的話請輕噴，用的場景不同。
『肆』 用Python的sklearn包實現樸素貝葉斯多項式模型， predict_proba裡面有1
python的機器學習模塊sklearn（Google公司開始投資，是大數據戰略的一個步驟）可以用於模式識別，用在一般知識發現，例如戶外參與人口的類型，sklearn包自己帶了兩個數據集，其中一個是鳶尾花資料庫（iris，鳶尾花）
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_irises()
#把鳶尾花數據集載入
data = iris.data
#可以用dir(data)查看數據集的性質其中包括max最大，mean中值等等
data.shape
#返回值：（150，4）表示150個觀察值，4個特徵設定萼片和花瓣的長寬；
pylab.imshow(digits.images[-1], cmap = pylab.cm_gray_r)
『伍』 python 時間序列分析 收斂性問題
Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數據；R不行，R分析數據時需要先通過資料庫把大數據轉化為小數據（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行為詳單，只能分析統計結果。所以有人說：Python=R+SQL/Hive，並不是沒有道理的。
『陸』 python 樸素貝葉斯怎樣獲得 概率結果
樸素：特徵條件獨立 貝葉斯：基於貝葉斯定理 根據貝葉斯定理，對一個分類問題，給定樣本特徵x，樣本屬於類別y的概率是 p(y|x)=p(x|y)p(y)p(x) 在這里，x是一個特徵向量，將設x維度為M。
『柒』 如何用python編譯貝葉斯分類
可以做分類。通常是做文本分類。 在此基礎上做郵件的垃圾郵件過濾。還有自動識別效果也不錯。 這是一個常見的演算法。而且用處挺多的。 在語言分析里常用。比如：我有一組文件，想自動分成不同的類別。 再比如我有一個文章，想根據內容，
『捌』 怎麼使用貝葉斯決策在python中運行
不是版本的問題 ，有兩種可能 1，你的可能前面不用 加 python的 2，你把你的2.6.2卸載調，再裝一次
『玖』 Python有沒有支持貝葉斯網路的包
Bayesian-belief-networks允許你用純Python創建貝葉斯信念網路和其他圖模型，目前支持四種不同的推理方法。
支持的圖模型
離散變數的貝葉斯信念網路
有著高斯分布的連續變數的高斯貝葉斯網路
推理引擎
消息傳遞和聯合樹演算法（Junction Tree Algorithm）
和積演算法（The Sum Proct Algorithm）
MCMC采樣的近似推理
高斯貝葉斯網路中得Exact Propagation
『拾』 python 如何得到准確率最高的貝葉斯分類器
該樣本被分為C類的條件概率。那麼如何用上式來對測試樣本分類呢？
舉例來說，有個測試樣本，其特徵F1出現了（F1=1），那麼就計算P(C=0|F1=1)和P(C=1|F1=1)的概率值。前者大，則該樣本被認為是0類；後者大，則分為1類。