机器学习 —— 概率图模型（贝叶斯网络）
概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发---这个世界都是 ...
原文：猪猪的机器学习（十三）贝叶斯网络
贝叶斯网络 作者：樱花猪 摘要 本文为七月算法 julyedu.com 月机器学习第十三次次课在线笔记。贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策，可以从不完全 不精确或不确定的知识或信息中做出推理。本节课从朴素贝叶斯模型开始，详细描述了贝叶斯网络的意义， ...
2016-05-05 09:36 0 3052 推荐指数：
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机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
机器学习——贝叶斯方法
0.什么是贝叶斯？ 贝叶斯公式是由一位数学家——托马斯·贝叶斯提出的，也称为贝叶斯法则， 他在许许多多的领域都有所应用，我们也在许多数学课程中学习过他。 这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持 ...
机器学习-朴素贝叶斯
概率分类器: 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征质检的概率关系的有监督学习算法, 是一种专注分类的算法, 朴素贝叶斯的算法根源是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论, 因此它是根正苗红的概率模型. 关键概念: 联合概率: X取值为x和Y的取值为y, 两个事件同时发生的概率, 表示 ...
机器学习（五）—朴素贝叶斯
最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...
机器学习（一）—朴素贝叶斯
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[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...