1 贝叶斯方法 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码 ...

　 　接触机器学习1年多了，由于只会用C#堆代码，所以只关注.NET平台的资源，一边积累，一边收集，一边学习，所以在本站第101篇博客到来之际，分享给大家。部分用过的 ，会有稍微详细点的说明，其他没用 ...

　　离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了，同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建，分析和预测的框架，会在今年逐步发表，拟定了一个目录，大家有什么样的意见和和问题，可以看看，留言我会在后面的文章中 ...

　　这是我决定开始写博客的第一篇技术博客。整理自己的学习过程，和大家分享，共同进步。 　　利用这篇博客，我试图把最大似然（估计）以及朴素贝叶斯分类等做个总结，错漏请指正。 1.贝叶斯公式 ...

朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类算法，贝叶斯定理原理 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决 ...

本博客所有文章分类的总目录：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录：http: ...

贝叶斯推断之拉普拉斯近似 本文介绍使用拉普拉斯近似方法来求解贝叶斯后验概率分布。在上一篇文章：贝叶斯推断之最大后验概率(MAP)中介绍了使用点估计法来求解后验概率分布，在文章中定义了后验概率分布公式 ...

Infer.NET机器学习翻译系列文章将进行连载，感兴趣的朋友请收藏或关注 本博客所有文章分类的总目录：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/42 ...

为了继续支持全球计算机科学教育周期间的“编程一小时”年度全球活动（12月5日至11日），微软和Code.org共同发布了针对学生和教育工作者的《我的世界》造物主版编程教程。网页版的全新教 ...

贝叶斯方法有着非常广泛的应用，但是初学者容易被里面的概率公式的给吓到，以至于望而却步。所以有大师专门写个tutorial，命名为“bayesian inference with tears”。 我本人 ...