贝叶斯学习小结
贝叶斯学习小结 朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络学习，知识点以及个人一些理解的小结。 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 1.本文思路分析 （1）基本概率公式：条件概率，全概率，贝叶斯定理 （2）朴素贝叶斯算法：极大似然估计，判定准则，拉普拉斯平滑 （3）半朴素贝叶斯 ...
原文：贝叶斯学习1
一 什么是贝叶斯推断 贝叶斯推断 Bayesian inference 是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。 它是贝叶斯定理 Bayes theorem 的应用。英国数学家托马斯 贝叶斯 Thomas Bayes 在 年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。 贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不断 ...
2016-05-26 15:11 0 2038 推荐指数：
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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 ...
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