一、BPR算法的原理： 1、贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结 https://www.cnblogs.com/pinard/p/9128682.html 2、Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现 https://www.cnblogs.com ...

　　　　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 ...

　　　　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。对于大多数的分类算法，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$Y=f(X)$,要么是条件分布$P(Y|X)$。但是朴素贝叶斯却是生成 ...

一、简介 贝叶斯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，贝叶斯则是描述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 ...

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贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B ...

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贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B ...

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，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 分类问题综述 ...

在《贝叶斯之朴素理解》比较详细地总结了一个朴素贝叶斯。这里再对非朴素贝叶斯做一个小结，以了结贝叶斯分类。 1、非朴素贝叶斯公式 1.1 高维高斯分布 在此之前，我们同样先需准备一些数学知识，高维高斯概率分布，或者也叫做联合高斯概率分布，它有如下公式 \[p(\mathbf ...