貝葉斯學習小結
貝葉斯學習小結 朴素貝葉斯和貝葉斯信念網絡學習，知識點以及個人一些理解的小結。 概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來。 ——拉普拉斯 1.本文思路分析 （1）基本概率公式：條件概率，全概率，貝葉斯定理 （2）朴素貝葉斯算法：極大似然估計，判定准則，拉普拉斯平滑 （3）半朴素貝葉斯 ...
原文：貝葉斯學習1
一 什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷 Bayesian inference 是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理 Bayes theorem 的應用。英國數學家托馬斯 貝葉斯 Thomas Bayes 在 年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷與其他統計學推斷方法截然不同。它建立在主觀判斷的基礎上，也就是說，你可以不需要客觀證據，先估計一個值，然后根據實際結果不斷 ...
2016-05-26 15:11 0 2038 推薦指數：
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機器學習 - 朴素貝葉斯
簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...
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