朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes） 阅读目录 一、病人分类的例子 二、朴素贝叶斯分类器的公式 三、账号分类的例子 四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文 ...
原文：（一）：细说贝叶斯滤波：Bayes filters
本文为原创文章，转载请注明出处：http: www.cnblogs.com ycwang p .html 认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。 一 . 概率基础回顾 我们先来回顾一下概率论里的基本知识： . X : 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值 x , x , cdots, x n . . p X x i :表 ...
2016-10-26 08:41 10 18094 推荐指数：
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1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式：就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度，求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...
【bayes】贝叶斯学派和频率学派
一、 “探测仪，如果我问一个贝叶斯学派的统计学家如果……”“[掷]我是一个中微子探测仪，不是迷宫守卫。老实说，你是不是脑子坏掉了。”“[掷]...yes” 迷宫守卫的梗：说迷宫里有2条路，分别通向目的地和陷阱，路口各有一个守卫，一个只说真话一个只说假话，他们都知道路后面是什么以及彼此说话 ...
2.4 贝叶斯滤波
2.4.1 贝叶斯滤波算法 最通用的算法对于计算信任度有贝叶斯滤波算法给出。这个算法计算信任度分布bel从观测和控制数据中得出。我们首先陈述基本的算法，然后用数字例子来阐明。再之后，我们到目前为止所做的假设来推导它。 贝叶斯滤波的第二步称为测量更新，在第四行，贝叶斯滤波算法用信任度 ...
（main）贝叶斯统计 | 贝叶斯定理 | 贝叶斯推断 | 贝叶斯线性回归 | Bayes' Theorem
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粒子滤波确实是一个挺复杂的东西，从接触粒子滤波到现在半个多月，博主哦勒哇看了N多篇文章，查略了嗨多资料，很多内容都是看了又看，细细斟酌。今日，便在这里验证一下自己的修炼成果，请各位英雄好汉多多指教。 讲粒子滤波之前，还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西，因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波 ...
从贝叶斯到卡尔曼滤波
1. 说明 本文是来自忠厚老实的老王在B站讲的卡尔曼滤波，经过自己理解写的总结笔记，课讲的非常好，一定要去听 2. 贝叶斯公式和应用 对于事件A和B，设其同时发生的概率为\(P(A =a \bigcap B =b)\)， 则存在： \[P(A =a \bigcap B = b)=P ...
贝叶斯滤波器
给定t时刻以及之前的所有观测z和输入u，我们的目标是求得当前状态量x的概率分布（belief），即 \[bel(x_t)=p(x_t|z_{1:t}, u_{1:t}) \] 在实际使用中 ...