機器學習 —— 概率圖模型（貝葉斯網絡）
概率圖模型（PGM）是一種對現實情況進行描述的模型。其核心是條件概率，本質上是利用先驗知識，確立一個隨機變量之間的關聯約束關系，最終達成方便求取條件概率的目的。 1.從現象出發---這個世界都是 ...
原文：豬豬的機器學習（十三）貝葉斯網絡
貝葉斯網絡 作者：櫻花豬 摘要 本文為七月算法 julyedu.com 月機器學習第十三次次課在線筆記。貝葉斯網絡又稱信度網絡，是Bayes方法的擴展，是目前不確定知識表達和推理領域最有效的理論模型之一。貝葉斯網絡適用於表達和分析不確定性和概率性的事件，應用於有條件地依賴多種控制因素的決策，可以從不完全 不精確或不確定的知識或信息中做出推理。本節課從朴素貝葉斯模型開始，詳細描述了貝葉斯網絡的意義， ...
2016-05-05 09:36 0 3052 推薦指數：
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機器學習 - 朴素貝葉斯
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機器學習——貝葉斯方法
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機器學習-朴素貝葉斯
概率分類器: 朴素貝葉斯是一種直接衡量標簽和特征質檢的概率關系的有監督學習算法, 是一種專注分類的算法, 朴素貝葉斯的算法根源是基於概率論和數理統計的貝葉斯理論, 因此它是根正苗紅的概率模型. 關鍵概念: 聯合概率: X取值為x和Y的取值為y, 兩個事件同時發生的概率, 表示 ...
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最近一直在看機器學習相關的算法，今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...
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Naive Bayes-朴素貝葉斯 Bayes’ theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統計學中，Bayes’ theorem（貝葉斯法則）根據事件的先驗知識描述事件的概率。貝葉斯法則表達式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A發生的條件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B發生 ...