概率图模型之：贝叶斯网络
1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率，也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为 ...
原文：LDA概率图模型之贝叶斯理解
贝叶斯 概率分布与机器学习 转自：http: www.cnblogs.com LeftNotEasy archive .html 本文由LeftNotEasy原创，可以转载，但请保留出处和此行，如果有商业用途，请联系作者wheeleast gmail.com 一. 简单的说贝叶斯定理： 贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识 形式最简单的定理往往是最好的定理，比如说中心极限定理，这样的 ...
2017-03-26 14:05 0 1582 推荐指数：
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