统计学习方法（四）——朴素贝叶斯法
类标记为，是和的联合概率分布，数据集 由独立同分布产生。 朴素贝叶斯法就是通过训练集来学习 ...
原文：统计学习方法学习笔记（一）--极大似然估计与贝叶斯估计原理及区别
极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即： 模型已定，参数未知 。即在频率学派中，参数固定了，预测 值也就固定了。最大后验概率是贝叶斯学派在完全贝叶斯不一定可行后采用的一种近似手。如果数据量足够大，最大后验概率和最大似 然估计趋向于一致，如果数据为 ,最大后验仅由先验决定。 极大似然估计是想让似然函数极大化，而考虑了最大后验概率算法的贝叶斯估计，其实是想让后验概率极大化。主要区 ...
2017-09-08 17:11 2 8237 推荐指数：
相关推荐
统计学习方法 4 贝叶斯判别
简述 利用观测到的x,利用先验概率和类条件概率，决定x属于哪一类 后验概率无法直接获得，因此我们需要找到方法来计算它，而解决方法就是引入贝叶斯公式。 贝叶斯理论 可以看出，贝叶斯公式是“由果溯因”的思想，当知道某件事的结果后，由结果推断这件事是由各个原因导致的概率 ...
机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别
最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum aposteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法。 1、最大似然估计（MLE） 在已知试验结果（即是样本）的情况下 ...
贝叶斯估计和极大似然估计到底有何区别
个人理解： 最大似然估计：只是对似然的处理，概率乘积转概率密度乘积，取对数转加，求导得估计值； 贝叶斯估计：由先验乘似然得后验， 这个就是贝叶斯学习过程：在前一个训练集合的后验概率上，乘以新的测试样本点的似然估计，得到新的集合的后验概率，这样，相当于成为了的先验概率分布： ； 原文 ...
极大似然估计与贝叶斯估计
通过贝叶斯等方式实现分类器时，需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中，先验概率与类条件概率密度并不能直接获得，它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知（或可以假设为某个分布），但分布的参数未知，则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数 ...
《统计学习方法》——朴素贝叶斯代码实现
朴素贝叶斯分类原理 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入\(x\),利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。 特征独立性假设：在利用贝叶斯定理进行预测时，我们需要求解条件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...
统计学习方法——朴素贝叶斯法、先验概率、后验概率
朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率 ...
李航统计学习方法——算法3朴素贝叶斯法
一、贝叶斯分类 是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。而贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 二、贝叶斯定理： 已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B ...