原文:贝叶斯解读

你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关 它可能很难掌握如何把拼图块放在一起 我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上,贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念,因此,概率是主观的,并且指向未来。 频率论者有不同看法:他们用概率描述过去发生的事件 这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法 例如:我们掷硬币 次,它出现头 ...

2017-05-24 17:20 0 1202 推荐指数:

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之朴素解读

总共有4节内容,如果你对分类已经熟悉,只想看看它在图像分类中的应用,请直接跳到第4节。 1、 ...

Mon Nov 12 05:43:00 CST 2018 3 627
和朴素是啥

目录 一、 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素 三、朴素是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉平滑 半朴素 一、 ...

Mon Mar 30 23:21:00 CST 2020 2 2567
网络

把某个研究系统中涉及的随机变量,根据是否条件独立绘制在一个有向图中,就形成了网络。 网络(Bayesian Network),又称有向无环图模型(directed acyclic graphical model ,DAG),是一种概率图模型,根据概率图的拓扑结构,考察一组 ...

Mon Dec 10 17:12:00 CST 2018 0 11008
网络的

联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为或者。 边缘概率(又称先验概率)是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的:在联合概率中,把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概 ...

Tue Oct 01 05:07:00 CST 2019 0 363
统计

https://zhuanlan.zhihu.com/p/38553838 1 概率论和统计学的区别 简单来说,概率论和统计学解决的问题是互逆的。假设有一个具有不确定性的过程(process),然 ...

Wed Nov 03 20:52:00 CST 2021 0 230
算法

一、简介 用于描述两个条件概率之间的关系,一般,P(A|B)与P(B|A)的结果是不一样的,则是描述P(A|B)和P(B|A)之间的特定的关系。 公式:\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...

Thu Nov 29 05:47:00 CST 2018 0 2000
算法——

简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出公式:P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A);即,已知P(A|B),P(A)和P(B ...

Tue Dec 11 19:44:00 CST 2018 0 2248
高斯

高斯用来处理连续数据,假设数据里每个特征项相关联的数据是连续值并且服从高斯分布,参考这里。 概率公式:在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的GaussionNB来处理连续数据:训练模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)预测数据 ...

Tue Aug 16 18:32:00 CST 2016 0 1606
 
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