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1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。 贝叶斯推断 ...

分层贝叶斯模型 对于一个随机变量序列$Y_{1},...,Y_{n} $，如果在任意排列顺序$\pi $下，其概率密度都满足$p(y_{1},...,y_{n})=p(y_{\pi_{1}},...,y_{\pi_{n}}) $，那么称这些变量是可交换的。当我们缺乏区分这些随机变量的信息时 ...

1. 蒙特卡洛估计 若$\theta$是要估计的参数，$y_{1},...,y_{n}$是从分布$p(y_{1},...,y_{n}|\theta) $中采样的样本值，假定我们从后验分布$p( ...

One-Shot Learning with a Hierarchical Nonparametric Bayesian Model 该篇文章通过分层贝叶斯模型学习利用单一训练样本来学习完成分类任务，模型通过影响一个类别的均值和方差，可以将已经学到的类别信息用到新的类别当中。模型能够发现如何组合 ...

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 ...

0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史 托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学 ...

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 ...

　　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 ...