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 ...

　　　　在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中，我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论，本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR，同时它又比较简单，因此用tensorflow ...

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 ...

频率推理（Frequentist inference is a type of statistical inference that draws conclusions from sample dat ...

自我理解贝叶斯算法也就是通过概率来判断C是属于A类还是B类，下面是具体代码（python3.5 测试通过） 文字流程解释一波 　　1 ） 加载训练数据和训练数据对应的类别 　　2） 生成词汇集，就是所有训练数据的并集 　　3） 生成训练数据的向量集，也就是只包含0和1的向量集 ...

　　很久的时间没有更新了，一是因为每天加班到比较晚的时间，另外，公司不能上网，回家后就又懒得整理，最近在看机器学习实战的书籍，因此才又决定重新拾起原先的博客！ 　　今天讲的是第三章的贝叶斯分类方法，我们从一个简简单单的例子开始入手：首先看（1）图中的例子，假设有一个装了7块时候的罐子，其中3块时 ...

　　朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数 ...

前不久简单学习了python,写了一个朴素贝叶斯算法： 这是数据挖掘书本上的一个例子的运行结果： ...