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贝叶斯Python实践（贝叶斯代码实现）

贝叶斯统计学是一种基于贝叶斯定理的概率推理方法，它在机器学习领域得到了广泛的应用。Python作为一门简洁、灵活和易学的编程语言，为贝叶斯统计学的实践提供了强大的工具和库。在本文中，我们将探讨贝叶斯在Python中的实践，包括贝叶斯算法的应用、常用的Python库以及实例代码的演示。1.贝叶斯算法...

高速无人机独立穿越森林，全程自己规划路线，时速高达40公里

兴坤发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI时速40公里的无人机，并不稀奇。但能用这个速度在茂密的森林里穿梭，还是“自己遛自己”的那种，你见过吗？如此高超的避障飞行走位，可不是人类用手柄操作出来的，全靠无人机的“自我管理意识”。就算是遇到运动的障碍物，只要比这个无人机速度慢，它就都可以躲...

材料化学虚拟仿真之三维空间高分子单链的虚拟仿真实验

材料化学作为化学领域的一个分支，专注于研究材料的化学组成、结构与性能之间的关系。高分子材料因其独特的物理、化学和机械性能，在工业和科研领域有着广泛应用。欧倍尔研究开发的三维空间高分子单链的虚拟仿真实验，为理解和探索高分子材料的微观结构提供了一种全新的方法。一、高分子链简介高分子是单体通过化学键连接起...

专有名词释义: 贝叶斯思想理论（贝叶斯思想的应用）

专有名词释义：贝叶斯思想理论（BayesianInference）：一种统计方法，它允许我们根据新的证据（数据）来更新对某个假设或参数的信念，通常通过贝叶斯公式实现。贝叶斯公式（Bayes'Theorem）：一个数学公式，用于计算在给定相关证据下，某个事件发生的概率，是贝叶斯思想理论的核...

深度学习---蒙特卡罗方法（蒙特卡罗方法的解题步骤归结为三个主要步骤 ( )）

深度学习采样是指从一个分布中抽取样本的过程，而蒙特卡罗方法是一种基于随机抽样的数值计算方法。在深度学习中，蒙特卡罗方法常常用于计算梯度的估计值，以便进行参数更新。在Python中，可以使用numpy库来进行采样和蒙特卡罗方法的实现。下面是一个简单的例子：importnumpyasnp#采...

「EDF开源CAE」SALOME数值模拟平台中OpenTURNS模块简介

SALOME是一款由法国电力集团（EDF）、法国原子能和替代能源委员会（CEA）和OpenCASCADE三方合作开发的开源工业仿真平台，包含仿真前处理和后处理所需的多种数值工具。平台提供一套完整的解决方案，涵盖从原始输入数据导入、几何与网格模型建立、到计算结果可视化和后处理分析的一整套流程，在此过...

随机模拟:马尔可夫链中的蒙特卡洛推断采样法MCMC「1」

最近学习了机器学习中的马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo,简称MCMC)相关的知识。主要内容包括：【1】蒙特卡洛原则，及其应用于采样的必要性【2】用于求解最大似然、近似推断、期望问题的经典采样算法：Metropolis-Hastings，Rejection，Im...

随机模拟:马尔科夫链蒙特卡洛采样MCMC与EM算法「3」

本文是此系列的最后一篇拉！最近学习了机器学习中的马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo,简称MCMC)相关的知识。主要内容包括：【1】蒙特卡洛原则，及其应用于采样的必要性（已经发布在头条）【2】用于求解最大似然、近似推断、期望问题的经典采样算法：Metropolis...

锂离子电池状态跟踪与容量预测的改进算法

针对标准粒子滤波算法在锂离子电池剩余使用寿命预测方面出现的估计精度不高、算法不稳定及计算效率低等问题，桂林电子科技大学电气工程及其自动化系的研究人员焦自权、范兴明、张鑫、罗奕、刘阳升，在2020年第18期《电工技术学报》上撰文，提出一种改进粒子滤波算法的状态跟踪与剩余使用寿命预测估计方法。该方法具有...

随机模拟:马尔科夫链蒙特卡洛采样MCMC与EM算法「2.3」

最近学习了机器学习中的马尔科夫链蒙特卡洛(MarkovChainMonteCarlo,简称MCMC)相关的知识。主要内容包括：【1】蒙特卡洛原则，及其应用于采样的必要性（已经发布在头条）【2】用于求解最大似然、近似推断、期望问题的经典采样算法：Metropolis-Hastings，Rej...