我正在尝试使用五星评级系统按客户评分对一系列产品进行排序。我为此设置的网站没有太多的评分，并且持续添加新产品，因此通常会有一些评分较少的产品。 我尝试使用平均星级评估算法，但是当评分数量很少时，该算法会失效。 例如，一个具有3个5星评级的产品将比一个具有100个5星评级和2个2星评级的产品...

我需要在两个或更多因素上提供加权排序，按“相关性”排序。但是，这些因素并不完全独立，因为我希望其中一个或多个因素会影响其他因素的“紧急程度”（权重）。 例如：贡献内容（文章）可以被投票赞成或反对，因此具有评分；它们有发布日期，并且也被标记为类别。用户编写文章并可以投票，可能有一定的排名（专家...

我开始学习Stan。有人能解释一下如何使用...这样的语法吗？ target += 不是只有： y ~ normal(mu, sigma) 例如，在Stan手册中，您可以找到以下示例。 model { real ps[K]; // temp for log component d...

这就是我提出这个问题的原因： 去年我编写了一些C++代码来计算一种特定类型模型（由贝叶斯网络描述）的后验概率。该模型工作得很好，其他人开始使用我的软件。现在我想改进我的模型。由于我已经为新模型编写了略有不同的推理算法，所以我决定使用Python，因为运行时间不是关键，而且Python可能让我编...

贝叶斯网络和朴素贝叶斯分类器有什么区别？我注意到其中一个只是在Matlab中实现为“classify”，而另一个具有整个网络工具箱。 如果可能的话，请在您的答案中解释哪个更可能提供更好的准确性，我将不胜感激（非必需）。

我有一个模型，其结构如下图所示： 我有一群人（在这张图片中标为1...5）。总体参数（A 和 B，但可能还有更多）决定了每个人的潜变量 L[i] 的分布。潜变量 L[i] 以概率方式确定观察值 X[i]。这个模型“稀疏”是指大多数节点之间没有直接连接。 我想使用 PyMC 推断总体参数...

我已经构建了一个CLDNN（卷积、LSTM、深度神经网络）结构来进行原始信号分类任务。 每个训练周期运行大约90秒，而且超参数似乎很难优化。 我一直在研究各种优化超参数的方法（例如随机或网格搜索），并发现贝叶斯优化。 虽然我还没有完全理解优化算法，但我觉得它会极大地帮助我。 关于优化任...

我的一个朋友正在开始构建一个NetHack机器人（一种玩Roguelike游戏：NetHack的机器人）。有一个非常好的类似游戏Angband的工作机器人，但它部分工作是因为方便回到城镇并始终能够通过低级别获得物品。 在NetHack中，问题要困难得多，因为游戏奖励大胆的实验，并基本上构建为...

我一直在尝试使用PyMC3和sklearn.datasets数据集中的真实数据（即不是线性函数+高斯噪声）来实现Bayesian Linear Regression模型。我选择了属性最少的回归数据集（即load_diabetes()），其形状为(442,10)，即442个样本和10个属性。我相...

这是一个很反直觉的例子： 想象一个装有球的罐子，其中三分之二的球是一种颜色，另外三分之一是另一种颜色。一个人从罐子里抽出了5个球，并发现有4个是红色的，1个是白色的。另一个人从罐子里抽出了20个球，并发现有12个是红色的，8个是白色的。哪个人应该更有信心认为罐子里有三分之二的红色球和三...