Bayesian

客户行为预测的 Bayesian 信念网络算法，真的挺好用。用CBN（客户行为 Bayesian 网络）来建模客户行为，不只是理论，还真能落地，适合做一对一营销优化。它的学习算法分成连线和定向两块，复杂度是O(N⁴)的条件相关测试——听起来有点吓人？其实跑起来比你想象中快多了。 在零售行业实际用了一把，效果还不错。构建速度快，预测也准，是比传统的朴素 Bayesian 分类法要靠谱。你要是做精准营销，或者搞用户画像那一块，可以考虑引入这套方法。不一定非得全盘上，可以先从模型训练这块试水。 用法也不复杂，基本逻辑是先通过历史数据学习出 CBN 结构，再算联合概率，给出预测结果。说白了，就是先理解

贝叶斯的思路，在多实际问题里都挺好用的。《An Introduction to Bayesian Analysis》这本书讲得比较系统，从先验分布怎么选、模型怎么挑，到怎么用 MCMC 跑出结果，基本都有。尤其是你要用到像R或者SAS这些统计工具，它还会结合代码，实操起来更顺手。 讲先验分布那部分我觉得蛮值得看的，不只是告诉你能选啥，而是带你理解背后的逻辑。比如怎么在没啥数据的情况下，根据背景知识定先验，挺有启发。 模型选择那块也挺实用的，了贝叶斯因子这种方法，能帮你快速判断哪个模型靠谱。不用像以前那样光靠经验拍脑袋选模型。 书里还带了一些实际例子，像多元、时间序列、回归这些，在生统和社科领域

本练习使用四个程序来训练贝叶斯分类器（使用嵌入低级噪声和杂项声学效果（例如唇拍、砰砰声等）背景中的11个语音文件的指定训练集），并将来自独立测试话语的信号帧分类为属于以下三个类别之一： 1. Class 1 –沉默/背景 2. Class 2 –清音 3. Class 3 –浊音。使用TADSP第10.4节中讨论的贝叶斯统计框架。每帧信号相关的特征向量由五个短时语音分析参数组成，即： 1. 短时对数能量， 2. 每10毫秒间隔短时间过零， 3. 单位采样延迟的归一化自相关， 4. 第一个预测系数为p = 12极LPC分析， 5. p = 12 LPC分析的归一化对数预测误差。

贝叶斯网络的入门资料不少，但讲清楚又带案例的，Bayesian Networks With Examples in R.pdf算是比较靠谱的一个。基于 R 语言的实现方式讲得挺细，不只是简单跑个包，还聊到了结构学习、参数估计，甚至连推理方法都有覆盖。适合想动手做点东西的你。结构学习这块，用的也是常见的搜索评分算法，像hill-climbing、genetic algorithm这种，文档里都有。对了，马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）这类稍微复杂点的技巧也有讲，不过讲得还挺清楚，不会让人太懵。顺手推荐你看下几个相关的 R 包，像bnlearn、gRain这些，基本都是玩贝叶斯网络的老朋友了。实际项

这本书是初学贝叶斯方法的理想伴侣。它也对希望了解更多R语言和贝叶斯方法的统计从业者非常有价值。作者编写的LearnBayes包可以从CRAN网站上获取，包含了书中描述的所有R函数。

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MatCal: Radiocarbon (14C) Age Calibration Using Bayesian Statistics MatCal是一个基于贝叶斯统计量的工具，校准放射性碳（14C）年龄，并生成高质量的校准图。用户可以选择各种校准曲线，包括最新版本的IntCal。该工具提供的校准输出可以是cal BP或BCE/CE（BC/AD），并允许指定油藏年龄（如果适用）。 功能特点 生成出版物质量的校准图，支持1 sigma（68.27%）和2 sigma（95.45%）校准的年龄概率。 使用最高后验密度计算校准年龄，并提供概率密度函数，适用于年龄建模需求。 支持多种校准曲线选择，包

弹簧加载倒立摆(SLIP)步态模型可以使用多种参数来描述，如弹簧刚度、机器人质量、着地角和腿长。调整这些参数通常耗时，但贝叶斯优化提供了一种有效的方法来寻找最佳步态参数。用户可以设定初始条件，贝叶斯优化能够根据这些条件找到最佳的弹簧刚度和着地角度。在不同的初始条件下，贝叶斯优化能够发现多种步态模式，包括步行、跑步和跳跃。详细信息请见附加的PDF文件。