我正在寻找一个执行贝叶斯垃圾邮件过滤的Python库。我查看了SpamBayes和OpenBayes，但似乎都没有维护(我可能错了)。谁能推荐一个实现贝叶斯垃圾邮件过滤的优秀Python(或Clojure、CommonLisp，甚至Ruby)库？提前致谢。澄清:我实际上是在寻找贝叶斯垃圾邮件分类器，而不一定是垃圾邮件过滤器。我只想使用一些数据来训练它，然后告诉我某些给定的数据是否是垃圾邮件。如有任何混淆，请见谅。 最佳答案 您想要垃圾邮件过滤还是贝叶斯分类？对于贝叶斯分类，有许多Python模块。我刚刚在评论Orange这看起来非常
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
我有一个结构如下图所示的模型:我有几个人(在这张图片中索引为1...5)。种群参数(A和B，但可以有更多)确定每个个体的潜在变量L[i]的分布。潜在变量L[i]以概率的方式确定观测值X[i]。这个模型是“稀疏的”，因为大多数节点没有直接连接它们的边。我正在尝试使用PyMC来推断总体参数以及每个人的潜在变量。(更详细地描述我的具体情况的一个相关问题是here。)我的问题是:我应该使用AdaptiveMetropolis而不是另一种方法，如果是，是否有任何“技巧”来分组随机变量正确吗？如果我正确理解AdaptiveMetropolis采样(我可能不会...)，该算法会为未知数(A、B和所有
贝叶斯优化算法（Bayesianoptimiazation）：应用：超参数调优、贝叶斯优化调参主要思想：给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息，从而更好的调整当前的参数。核心过程：先验函数(PriorFunction,PF)与采集函数(AcquisitionFunction,AC)，采集函数也可以叫效能函数(UtilityFuntcion)，但一般还是称呼为采集函数。PF主要利用高斯过程回归(也可以是其它PF函数，但高斯过
在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap，今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法（Bayesianbootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽取的，然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而，在实际问题中，我们通常无法获得这样的先验知识，因此需要使用其他方法来估计分布。贝叶斯自举法是一种替代方法，它不需要先验知识，而是从样本中抽取子样本，然
在去年的文章中我们介绍过BayesianBootstrap，今天我们来说说WeightedBayesianBootstrapBayesianbootstrap贝叶斯自举法（Bayesianbootstrap）是一种统计学方法，用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想，它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。在传统的非参数自举方法中，样本是从一个已知分布中抽取的，然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而，在实际问题中，我们通常无法获得这样的先验知识，因此需要使用其他方法来估计分布。贝叶斯自举法是一种替代方法，它不需要先验知识，而是从样本中抽取子样本，然
RegressionusingPYMC3我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026我通过标准StatsmodelsOLS工作，然后通过Pandas提供的数据与PYMC3类似，顺便说一句，这部分工作得很好。我看不到如何从PYMC3中获取更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线。看来PYMC3模型数据应该可以给出回归线的参数了吧？除了可能的痕迹，即最高概率??线是什么？欢迎对Alpha、Beta和sigma的解释进行任何进一步的解释！另外如何使用PYMC3模型来估计y的未来值给定一个新的xi
RegressionusingPYMC3我在这里发布了一个IPython笔记本http://nbviewer.ipython.org/gist/dartdog/9008026我通过标准StatsmodelsOLS工作，然后通过Pandas提供的数据与PYMC3类似，顺便说一句，这部分工作得很好。我看不到如何从PYMC3中获取更多标准参数？这些示例似乎只是使用OLS来绘制基本回归线。看来PYMC3模型数据应该可以给出回归线的参数了吧？除了可能的痕迹，即最高概率??线是什么？欢迎对Alpha、Beta和sigma的解释进行任何进一步的解释！另外如何使用PYMC3模型来估计y的未来值给定一个新的xi
