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 ...
目录 贝叶斯公式 什么是贝叶斯深度学习 贝叶斯深度学习如何进行预测 贝叶斯深度学习如何进行训练 贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别 贝叶斯神经网络 Bayesian neural network 和贝叶斯网络 Bayesian network 贝叶斯深度学习框架 References 本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习 bayesian deep learning ,贝叶斯深度学习如何用来预测,贝 ...
2019-01-17 16:35 5 17025 推荐指数:
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 ...
一、背景 1.1 深度神经网络 深度神经网络是连接主义系统,通过它通过学习例子来完成任务,而不需要事先了解这些任务。它们可以很容易地扩展到数百万个数据点,并且可以通过随机梯度下降进行优化。 CNN是DNN的变体,能够适应各种非线性数据点。 起始层学习更简单的特征,如边和角 ...
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 ...
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 ...
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM ...
摘要:常规的神经网络权重是一个确定的值,贝叶斯神经网络(BNN)中,将权重视为一个概率分布。BNN的优化常常依赖于重参数技巧(reparameterization trick),本文对该优化方法进行概要介绍。 论文地址:http://proceedings.mlr.press/v37 ...
https://arxiv.org/abs/1706.00473 深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势,即具体从统计的解释和属性,从对优化和超参数调整更有效的算法,以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时,传统的高维统计技术 ...
1、什么是分类 分类是一种重要的数据分析形式,它提取刻画重要数据类的模型。这种模型称为分类器,预测分类的(离散的,无序的)类标号。例如医生对病人进行诊断是一个典型的分类过程,医生不是一眼就 ...