统计学习方法——朴素贝叶斯法、先验概率、后验概率
朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率 ...
原文：稀疏贝叶斯学习详解--证据和后验概率的计算
简介 稀疏贝叶斯学习 Sparse Bayesian Learning,SBL 是稀疏信号重构的方法之一，其性能相当于重加权的 ell 范数恢复方法，并且不需要设置正则化参数，在目标定位，生物医学信号提取等方面被广泛应用。但是其涉及复杂的数学知识包括高斯函数 最大似然估计 向量求导 贝叶斯估计 EM算法等让很多人望而却步。笔者在学习此部分内容也曾花费大量时间，为解决小伙伴们的烦恼，本系列文章将详细 ...
2019-05-05 09:52 14 3142 推荐指数：
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