近来对贝叶斯网十分感兴趣，按照博客《读懂概率图模型：你需要从基本概念和参数估计开始》给出的第一个例子，试着搭建了一个student网。 (1)点击绿F，对条件概率表予以输入（包括两个祖先节点difficulty和intelligence，这两个节点的绿F输入将会显现在柱状图面版上，其它CPT输入 ...

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 ...

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 ...

　　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( ...

概率是一种基于事件发生可能性来描述未来趋势的数学工具。其本质就是通过过去已经发生的事情来推断未来事件，并且将这种推断放在一系列的公理化的数学空间当中进行考虑。例如，抛一枚均质硬币，正面向上的可能性多大 ...

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 ...