贝叶斯理论在机器学习中的应用
贝叶斯理论应用于机器学习方面产生了多种不同的方法和多个定理，会让人有些混淆。主要有最大后验概率，极大似然估计（MLE），朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。 贝叶斯理论是基于概率的理论，设\(\lambda_{ij}\)是将实为\(c_j\)的样本标记为\(c_i\)的损失，则将 ...
原文：贝叶斯在机器学习中的应用（一）
贝叶斯在机器学习中的应用 一 一：前提知识 具备大学概率论基础知识 熟知概率论相关公式，并知晓其本质含义 或实质意义 二：入门介绍 先验概率：即正向求解概率。 如：四个红球，两个白球，从中任取一个为白球的概率 后验概率：即逆向求解概率。如：红球的次品率为 ，白球的次品率为 ，现在袋子中的白球与红球的数量比是 ： 。抽取一个球为次品，问这个次品为红球的概率 这里就用到了贝叶斯公式。其中在使用贝叶斯 ...
2018-07-31 15:50 0 785 推荐指数：
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