假设已知先验概率P(ωj)，也知道类条件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，处于类别ωj，并具有特征值x的模式的联合概率密度可写成两种形式： p(ωj,x) = P(ωj|x)p(x) = p(x|ωj)P(ωj) 整理后得出贝叶斯公式（只有两种类型的情况下） 下面分别介绍一下后 ...

1. 离散节点 在官方Tutorial中是有详细的案例的，就是B篇3.3节，你可以动手把天气预报这个实现一下： http://www.norsys.com/tutorials/netica/secB/tut_B3.htm#LearningProbTables 2. 连续节点 ...

贝叶斯公式的理解 一、总结 一句话总结： 我们把上面例题中的 A 变成样本(sample) x , 把 B 变成参数(parameter) \theta , 我们便得到我们的贝叶斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

基本概念 样本空间：{试验所有可能结果}-->一个试验所有可能结果的集合，用 Ω 表示。所以P(Ω) = 1 事件：样本空间的一个子集。用A、B、C表示。 条件概率 其实P(A|B)与P(AB)很相似，即“A和B都会发生”。 我们换一句话来解释这个P(AB)：“在所 ...

目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例：长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...

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 ...

高斯贝叶斯用来处理连续数据，假设数据里每个特征项相关联的数据是连续值并且服从高斯分布，参考这里。 概率公式：在《白话大数据与机器学习》里使用了sklearn里的GaussionNB来处理连续数据：训练模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)预测数据 ...