一、简介 贝叶斯优化用于机器学习调参由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次 ...

0.什么是贝叶斯？ 贝叶斯公式是由一位数学家——托马斯·贝叶斯提出的，也称为贝叶斯法则， 他在许许多多的领域都有所应用，我们也在许多数学课程中学习过他。 这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持 ...

...

机器学习—朴素贝叶斯 本文代码均来自《机器学习实战》 朴素贝叶斯的两个基本假设： 独立：一个特征出现的可能性和与它和其他特征相邻没有关系 每个特征同等重要 这段代码是以文本分类为例介绍朴素贝叶斯算法的 要从文本中获取特征，需要先拆分文本。这里的特征是来自文本的词条 ...

贝叶斯方法 1.贝叶斯公式 贝叶斯公式已经成为机器学习的核心算法之一，诸如拼写检查、语言翻译、海难搜救、生物医药、疾病诊断、邮件过滤、文本分类、侦破案件、工业生产等诸多方面都有很广泛的应用，它也是很多机器学习算法的基础。在这里，有必要了解一下贝叶斯公式。 贝叶斯公式是以英国学者托马斯·贝 ...

　　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 ...

的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 　　简单来说：利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...

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 ...