机器学习核心算法之——贝叶斯方法
贝叶斯方法 1.贝叶斯公式 贝叶斯公式已经成为机器学习的核心算法之一，诸如拼写检查、语言翻译、海难搜救、生物医药、疾病诊断、邮件过滤、文本分类、侦破案件、工业生产等诸多方面都有很广泛的应用，它也是很多机器学习算法的基础。在这里，有必要了解一下贝叶斯公式。 贝叶斯公式是以英国学者托马斯·贝 ...
原文：机器学习——贝叶斯方法
.什么是贝叶斯 贝叶斯公式是由一位数学家 托马斯 贝叶斯提出的，也称为贝叶斯法则， 他在许许多多的领域都有所应用，我们也在许多数学课程中学习过他。 这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。 它告诉我们当我们要预测一个事物， 我们需要的是首先根据已 ...
2020-07-26 22:10 1 1233 推荐指数：
相关推荐
机器学习-贝叶斯算法
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 ...
机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
机器学习（五）—朴素贝叶斯
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 ...
机器学习（一）—朴素贝叶斯
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( ...
机器学习-朴素贝叶斯
概率分类器: 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征质检的概率关系的有监督学习算法, 是一种专注分类的算法, 朴素贝叶斯的算法根源是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论, 因此它是根正苗红的概率模型. 关键概念: 联合概率: X取值为x和Y的取值为y, 两个事件同时发生的概率, 表示 ...
[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...
贝叶斯原理讲解及对应机器学习算法
转载： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22455079 玩转贝叶斯分析 开头先开个玩笑， 有人说“信贝爷， 得永生” 你是否理解此中真意？ 贝爷是这位， 生前是个神父。 贝叶斯分析是整个机器学习的基础框架， 它的思想之深刻远出一般人 ...