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PEPBVS：使用Power- ...
描述在正常线性模型下对数据进行贝叶斯变量选择，其模型参数随后作为先验分布作为Power Exped-Exped-Posteror（PEP）或固有的（前者的特殊情况）（Fouskakis和Ntzoufras（2022）（2022） doi：10.3390/iconalitrics8020017>）。模型空间上的先前分布是所有模型上的均匀分布或模型维度的均匀分布（beta-binomial先验的特殊情况）。选择是通过对所有可能的模型进行全面枚举和评估或使用Markov Chain Monte Carlo模型组成（MC3）算法（Madi-Gan and York（1995））进行选择。的互补功能，用于贝叶斯模型平均以及绘图和打印结果下的假设检验，估计和预测。可以将结果与其他众所周知的先验者在模型参数和模型空间上获得的结果进行比较。
MCMC.QPCR：QRT-PCR数据的贝叶斯分析
MCMC.QPCRCCR软件包。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>2 amp.ff。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 4 Beckham.Data。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>2 amp.ff。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 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使用贝叶斯上下文树对离散数据的更改点检测和分割
引入了一个新的贝叶斯建模框架，用于分段均匀变量 - 内存马尔可夫链，以及一系列有效的算法工具，用于更改点检测和离散时间序列的分割。建立在最近引入的贝叶斯上下文树（BCT）框架上，离散时间序列中不同片段的分布描述为可变内存马尔可夫链。对变化点的存在和位置的推断。促进有效抽样的关键观察者是，可以精确地计算数据的每个段中的先前预测可能性（在所有模型和参数上平均）。这使得可以直接从变更点的数量和位置的后验分布中进行采样，从而导致准确的估计，并提供结果中不确定性的自然定量度量。也可以以其他额外的计算成本来获得每个细分市场中实际模型的估计。对模拟和现实世界数据的结果表明，所提出的方法是强大的，并且表现效果也不如先进的技术。
使用通过进化枝概率参数的树分布进行精确的贝叶斯系统发育点估计
使用MCMC算法的贝叶斯系统发育分析产生了以系统发育树和相关参数样本形式的系统发育树的poserior分布。树空间的高维度和非欧几里得性质使总结树空间中后验分布的核心趋势和方差复杂。在这里，我们介绍了一个可从树的后部样本构建的可构造的新的树木分布和相关的点估计器。通过模拟研究，我们表明，这一点估计器的性能也至少要比产生贝叶斯后摘要树的标准方法更好。我们还表明，执行最佳的摘要方法取决于样本量和以非平凡的方式的尺寸 - 问题。
贝叶斯因果图和不确定性定量中的实习和博士位置 - 应用于同步线的光线上的异常检测
DALLIAE项目旨在提出一种基于因果（贝叶斯）图[4，5]的通用方法，以检测光束线实验期间的异常及其可解释性。在因果图中，我们将特别关注定向的无环图（DAG）[1]。目标是引入层次因果图，并利用替代因果模型的概念来识别最相关的简单（单参数）和关节（Pa-Rameter组合）因果关系，这些因果链接表征了异常原因的原因。这种方法是必不可少的，这是由于仪器的多尺度性质和完整的梁线，这需要对不同尺度上的因果关系有细微的理解。我们还将专注于量化与已确定的因果链接相关的不确定性，以确保其相关性。由于各种工具，参数[1，3]，在实验[2]中的修改，关节效应的组合数量以及数据中异常代表性不足，因此对因果关系的搜索更加困难。在实践中，此方法将限制主要X射线或激光器仪器的操作异常的影响，以了解光束特性与光束线光学元件的物理参数之间的联系。可以随着时间的推移观察到突然的或慢的异常/变化，例如聚焦畸变直接影响测量的质量和速度。尽管AI文献中有许多异常检测方法，但它们通常基于相关性，这在传达因果关系方面无效。因此，理解和征询这些故障的原因以及与最佳测量链性能的偏差对于快速响应和梁线或激光器操作的最大可靠性至关重要。因此，该项目的目的是根据因果图提出可解释的AI，以支持光束线操作员和科学家。任务是开发基于因果关系的模型来确定涉及异常的传感器参数。该方法将补充在合适的时间范围内进行纠正措施的诊断工具。因此，可以将工作分为以下任务：
时空综合贝叶斯物种分布模型显示，性状和范围转移之间缺乏广泛的关系
fi g u r e 2研究中观察到的范围偏移概述。（a）研究中存在的原始存在和不存在数据以及存在估计值的后中值。原始观测图上的红点/正方形显示原始物种的检测，而黑点/正方形显示非探测。点代表ebird数据记录，正方形代表Bird Atlas Records。模型估计图中的颜色梯度图显示了该模型估计的存在的可能性，其中更多的黄色表示存在的概率更高。深蓝色和深紫色概述了与示例物种相对应的范围变化的数量。深蓝色：Kori Bustard（Ardeotis kori）；深紫色：von der Decken的Hornbill（Tockus deckeni）。（b）在1980 - 1999年和2000- 2020年之间，单个物种范围移动的相对变化因子分为总范围变化，有意义的收缩分数和有意义的扩张得分。y轴上的值以线性尺度表示。1的相对变化因子对应于收缩或扩张（损失或获得等于机会区域的区域）的无意义变化，而总范围变化没有变化（1980- 1999年的范围等于2000 - 2020年的范围）。一个相对变化因子为2，对应于面积的两倍，而面积减半的系数为0.5。
研究论文使用决策树、朴素贝叶斯和支持向量对肺癌预测中的分类模型性能的比较分析
本研究旨在利用“肺癌预测”数据集，分析三种分类模型（决策树分类器、支持向量机和朴素贝叶斯分类器）在预测肺癌方面的表现。所采用的性能评估指标包括准确率、精确率加权、召回率加权和 F1 加权。作为初步步骤，进行了探索性数据分析 (EDA) 和数据集预处理，包括特征选择、数据清理和数据转换。测试数据结果显示，决策树分类器和朴素贝叶斯分类器具有相似的性能，准确率、精确率、召回率和 F1 值都很高。同时，支持向量机也表现出了竞争力，尽管其精确率加权值略低。此外，使用箱线图进行了异常值分析，结果显示决策树分类器有 2 个异常值，而支持向量机有 4 个异常值，朴素贝叶斯没有异常值。总而言之，这三种分类模型在肺癌预测中都表现出良好的潜力。然而，选择最佳模型需要考虑应用的相关评估指标，并考虑到每个模型的局限性。需要进一步评估和深入分析，以确保模型在更准确和一致地预测肺癌病例方面的可靠性。
使用贝叶斯深学习方法估算基于代理的模型
▶在一项重要的工作中，Del Negro和Schorfheide（2009）提出了DSGE-VAR程序，该程序将结构性宏观经济模型（DSGE模型）的先前信息纳入了VAR模型
具有最佳贝叶斯学习的神经自联想
神经联想记忆是具有快速突触学习的单层感知器，通常存储神经活动模式对之间的离散关联。先前的研究分析了在独立模式成分和异质关联的朴素贝叶斯假设下的最佳网络，其任务是从输入到输出模式学习关联。在这里，我研究了用于自动关联的最优贝叶斯联想网络，其中输入层和输出层相同。特别是，我将性能与近似贝叶斯学习规则的不同变体（如 BCPNN（贝叶斯置信传播神经网络））进行比较，并尝试解释为什么有时次优学习规则比（理论上）最优模型实现更高的存储容量。事实证明，性能可能取决于违反“朴素贝叶斯”假设的输入成分的微妙依赖关系。这包括具有恒定数量的活动单元的模式、通过循环网络重复传播模式的迭代检索以及最可能单元的赢家通吃激活。如果所有学习规则都包含一种新的自适应机制来估计迭代检索步骤 (ANE) 中的噪声，则其性能可以显著提高。具有 ANE 的贝叶斯学习规则再次实现了整体最大存储容量。
