贝叶斯的python实现代码?
时间: 2023-04-10 07:04:54 浏览: 70
可以使用Python中的第三方库PyMC3来实现贝叶斯推断。以下是一个简单的例子:
```python
import pymc3 as pm
import numpy as np
# 构造数据
np.random.seed(123)
n = 100
x = np.random.randn(n)
y = 2 * x + np.random.randn(n)
# 构建模型
with pm.Model() as model:
# 定义先验分布
beta = pm.Normal('beta', mu=0, sd=10)
sigma = pm.HalfNormal('sigma', sd=1)
# 定义似然函数
likelihood = pm.Normal('y', mu=beta * x, sd=sigma, observed=y)
# 进行采样
trace = pm.sample(1000, tune=1000)
# 查看后验分布
pm.plot_posterior(trace)
```
这段代码实现了一个简单的线性回归模型,其中`beta`是斜率,`sigma`是噪声的标准差。`pm.Normal`表示正态分布,`pm.HalfNormal`表示半正态分布,`pm.Normal`中的参数`observed`表示观测到的数据。`pm.sample`用于进行采样,`trace`保存了采样结果。最后,`pm.plot_posterior`用于绘制后验分布。
相关问题
动态贝叶斯 python代码
抱歉,我无法提供动态贝叶斯的Python代码。但是,你可以在引用\[2\]中找到一个使用朴素贝叶斯分类器的Python代码示例。这段代码实现了一个分类函数`classifyNB`,它使用数组来计算两个向量的乘积,并根据结果进行分类。另外,在引用\[3\]中也提供了一个函数`getTopWords`,它使用朴素贝叶斯分类器并返回排名最高的单词。你可以根据这些示例代码来编写动态贝叶斯分类器的Python代码。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器实战学习】朴素贝叶斯 python代码实现](https://blog.csdn.net/sinat_34626178/article/details/127381271)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
python实现贝叶斯决策模型代码
以下是一个简单的 Python 代码实现贝叶斯决策模型的示例:
```python
import numpy as np
class NaiveBayes:
def __init__(self):
self.classes = None
self.prior_probs = None
self.conditional_probs = None
def fit(self, X, y):
self.classes = np.unique(y)
n_classes = len(self.classes)
n_features = X.shape[1]
# 计算先验概率
self.prior_probs = np.zeros(n_classes)
for i, c in enumerate(self.classes):
self.prior_probs[i] = np.sum(y == c) / len(y)
# 计算条件概率
self.conditional_probs = np.zeros((n_classes, n_features))
for i, c in enumerate(self.classes):
X_c = X[y == c]
for j in range(n_features):
self.conditional_probs[i, j] = (X_c[:,j].mean(), X_c[:,j].std())
def predict(self, X):
y_pred = np.zeros(len(X))
for i, x in enumerate(X):
posteriors = np.zeros(len(self.classes))
for j, c in enumerate(self.classes):
prior_prob = np.log(self.prior_probs[j])
conditional_prob = 0
for k in range(len(x)):
conditional_prob += np.log(self.gaussian_pdf(x[k], self.conditional_probs[j,k,0], self.conditional_probs[j,k,1]))
posteriors[j] = prior_prob + conditional_prob
y_pred[i] = self.classes[np.argmax(posteriors)]
return y_pred
def gaussian_pdf(self, x, mean, std):
exponent = np.exp(-((x-mean)**2 / (2 * std**2)))
return (1 / (np.sqrt(2 * np.pi) * std)) * exponent
```
这个类中包含了 `fit` 和 `predict` 两个方法。`fit` 方法用于训练模型,`predict` 方法用于预测新的数据。在训练过程中,先计算每个类别的先验概率,再计算每个特征在每个类别中的条件概率。在预测时,对于每个数据点,计算每个类别的后验概率,并选择最高的后验概率作为预测结果。其中,用到了高斯分布的概率密度函数来计算连续特征的条件概率。
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