朴素貝葉斯算法（Naive Bayes）
朴素貝葉斯算法（Naive Bayes） 閱讀目錄 一、病人分類的例子 二、朴素貝葉斯分類器的公式 三、賬號分類的例子 四、性別分類的例子 生活中很多場合需要用到分類，比如新聞分類、病人分類等等。 本文 ...
原文：（一）：細說貝葉斯濾波：Bayes filters
本文為原創文章，轉載請注明出處：http: www.cnblogs.com ycwang p .html 認知計算，還要從貝葉斯濾波的基本思想講起。這一部分，我們先回顧貝葉斯公式的數學基礎，然后再來介紹貝葉斯濾波器。 一 . 概率基礎回顧 我們先來回顧一下概率論里的基本知識： . X : 表示一個隨機變量，如果它有有限個可能的取值 x , x , cdots, x n . . p X x i :表 ...
2016-10-26 08:41 10 18094 推薦指數：
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1. 前言 說到朴素貝葉斯算法，首先牽扯到的一個概念是判別式和生成式。 判別式：就是直接學習出特征輸出\(Y\)和特征\(X\)之間的關系，如決策函數\(Y=f(X)\),或者從概率論的角度，求出條件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有決策樹、KNN、邏輯回歸、支持向量機、隨機條件場 ...
【bayes】貝葉斯學派和頻率學派
一、 “探測儀，如果我問一個貝葉斯學派的統計學家如果……”“[擲]我是一個中微子探測儀，不是迷宮守衛。老實說，你是不是腦子壞掉了。”“[擲]...yes” 迷宮守衛的梗：說迷宮里有2條路，分別通向目的地和陷阱，路口各有一個守衛，一個只說真話一個只說假話，他們都知道路后面是什么以及彼此說話 ...
2.4 貝葉斯濾波
2.4.1 貝葉斯濾波算法 最通用的算法對於計算信任度有貝葉斯濾波算法給出。這個算法計算信任度分布bel從觀測和控制數據中得出。我們首先陳述基本的算法，然后用數字例子來闡明。再之后，我們到目前為止所做的假設來推導它。 貝葉斯濾波的第二步稱為測量更新，在第四行，貝葉斯濾波算法用信任度 ...
（main）貝葉斯統計 | 貝葉斯定理 | 貝葉斯推斷 | 貝葉斯線性回歸 | Bayes' Theorem
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從貝葉斯到粒子濾波——Round 1
粒子濾波確實是一個挺復雜的東西，從接觸粒子濾波到現在半個多月，博主哦勒哇看了N多篇文章，查略了嗨多資料，很多內容都是看了又看，細細斟酌。今日，便在這里驗證一下自己的修煉成果，請各位英雄好漢多多指教。 講粒子濾波之前，還得先講一個叫”貝葉斯濾波”的東西，因為粒子濾波是建立在貝葉斯濾波 ...
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1. 說明 本文是來自忠厚老實的老王在B站講的卡爾曼濾波，經過自己理解寫的總結筆記，課講的非常好，一定要去聽 2. 貝葉斯公式和應用 對於事件A和B，設其同時發生的概率為\(P(A =a \bigcap B =b)\)， 則存在： \[P(A =a \bigcap B = b)=P ...
貝葉斯濾波器
給定t時刻以及之前的所有觀測z和輸入u，我們的目標是求得當前狀態量x的概率分布（belief），即 \[bel(x_t)=p(x_t|z_{1:t}, u_{1:t}) \] 在實際使用中 ...