贝叶斯公式深入理解
独立同分布随机事件 对于n次独立同分布随机事件实验，我们如何计算随机事件概率？举个例子，我们抛同一枚硬币100次，出现正面52次，反面48次，那抛硬币正面的概率是多少？ 频率派思想 频率派认为事 ...
原文：贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解
目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索，而常见的搜索方法有Grid Search Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解，这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统 沉迷延禧攻略 ，不对应该解释到底什么是贝叶斯优化。 I Grid Search amp Random Search 我们都知道神经网络训练是由 ...
2018-10-28 19:43 1 34513 推荐指数：
相关推荐
贝叶斯优化(Bayesian Optimization)只需要看这一篇就够了,算法到python实现
贝叶斯优化 （BayesianOptimization） 1 问题提出 神经网咯是有许多超参数决定的，例如网络深度，学习率，正则等等。如何寻找最好的超参数组合，是一个老人靠经验，新人靠运气的任务。 穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷举搜索好一点；目前比较好的解决方案是贝 ...
深入理解线性模型（三）---基于贝叶斯的估计
更新时间：2019.10.31 目录 1. 引言 2. 先验概率和后验概率 3. 基于贝叶斯统计的估计思想 4. 线性模型再议 5. 先验信息的确定方法 5.1 无信息先验 5.2 共轭先验 6. 结语 1. ...
朴素贝叶斯（Naive Bayesian）的理解及优缺点
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 定义 贝叶斯方法 贝叶斯方法是以 贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了 ...
贝叶斯网络(Bayesian networks)
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件 ...
【Bayesian】贝叶斯决策方法（Bayesian Decision Method）
这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝 ...
贝叶斯优化
目录 简介 贝叶斯优化框架 概率代理模型 参数模型 汤普森采样和Beta-Bernouli模型 线性模型(Linear models) 非参数模型 高斯过程 ...
统计决策——贝叶斯决策理论（Bayesian Decision Theory）
（本文为原创学习笔记，主要参考《模式识别（第三版）》（张学工著，清华大学出版社出版）） 1.概念 将分类看做决策，进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率，也即后验概率。考虑先验概率意味着对样本总体的认识，考虑类条件概率是对每一类中某个特征出现频率的认识。由此不难发现，贝叶斯决策 ...