部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧。 下一篇,我将继续介绍本章内容8.2,条件独立 部分图为手写,由 ...
. 从贝叶斯方法 思想 说起 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度。 年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为 An essay towards solving a problem in the doctrin ...
2019-10-25 16:48 0 2344 推荐指数:
部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人看,希望能帮到一些人理解吧。 下一篇,我将继续介绍本章内容8.2,条件独立 部分图为手写,由 ...
1、贝叶斯定理 P(A∣B)=P(A)P(B∣A)P(B) P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A发生后B的条件概率,也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。 P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为 ...
本文会利用到上篇,博客的分解定理,需要的可以查找上篇博客 D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立,无论随机变量是离散还是连续,还是两者的结合。 部分图为手写,由于本人字很丑,望见谅,只是想把PRML书的一些部分总结出来,给有需要的人 ...
1. 贝叶斯网理论部分 笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用。 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类 ...
目录 图模型 贝叶斯网络 条件独立的三种情况 第一种情况tail-to-tail 第二种情况tail-to-head 第三种情况head-to-head D-seperation 贝叶斯网络模型 图模型 图 ...
贝叶斯、概率分布与机器学习 转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html 本文由LeftNotEasy原创,可以转载,但请保留出处和此行,如果有商业用途,请联系作者 ...
概率图模型(PGM)是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率,本质上是利用先验知识,确立一个随机变量之间的关联约束关系,最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发---这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一,世界是未知的,是有多种可能性的。 第二 ...
1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论。小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在。于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了。接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了。接下来更难的测试用例 ...