LM 优化算法和贝叶斯正则化算法.docx
kp****93
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LM 优化算法和贝叶斯正则化算法.docx
%采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中,我们采用两种训练方法,%即L-M优化算法(trainlm)和贝叶斯正则化算法(trainbr),%用以训练BP网络,使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。其中,样本数据可以采用如下%MATLAB语句生成:%输入矢量:P=[-1:0.05:1];%目标矢量:randn(‘seed’,78341223);%T=sin(2*pi*P)+0.1*randn(size(P));%MATLAB程序如下:closeallclearallclc%P为输入矢量P
贝叶斯算法.doc
贝叶斯算法贝叶斯算法贝叶斯算法贝叶斯贝叶斯公式贝叶斯定理是以英国数学家贝叶斯命名,用来解决两个条件概率之间的关系问题。已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率:P(B|A)表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为:。贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况:我们可以很容易直接得出P(A|B),P(B|A)则很难直接得出,但我们更关心P(B|A),贝叶斯
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贝叶斯公式算法.pptx
第七节贝叶斯公式将此例中所用的方法推广到一般的情形,就得到在概率计算中常用的全概率公式.设A1,A2,…,An是两两互斥的事件,且P(Ai)>0,i=1,2,…,n,另有一事件B,它总是与A1,A2,…,An之一同时发生,则设S为随机试验的样本空间,A1,A2,…,An是两两互斥的事件,且有P(Ai)>0,i=1,2,…,n,在较复杂情况下直接计算P(B)不易,但B总是伴随着某个Ai出现,适当地去构造这一组Ai往往可以简化计算.某一事件B的发生有各种可能的原因(i=1,2,…,n),如果B是由原因Ai所引
贝叶斯算法python.pdf
贝叶斯算法python贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的统计学算法,用于解决分类和预测问题。这种算法的应用非常广泛,例如垃圾邮件过滤、文本分类、搜索引擎、医学诊断、金融风险评估等。本文将介绍贝叶斯算法的原理、应用、优缺点以及如何使用Python实现。贝叶斯定理是概率论中一个重要的定理,它描述了在已知先验概率的情况下,如何根据新的证据来更新概率。贝叶斯算法基于贝叶斯定理,通过计算各个类别的后验概率,来判断一个样本属于哪个类别。具体地,贝叶斯算法的原理是:根据贝叶斯定理,计算出每个类别的后验概率,然后选择具有最