貝葉斯之朴素解讀
總共有4節內容，如果你對貝葉斯分類已經熟悉，只想看看它在圖像分類中的應用，請直接跳到第4節。 1、 ...
原文：貝葉斯解讀
你知道貝葉斯法則。機器學習與它有何相關 它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起 我們了解它花了一段時間。 貝葉斯和頻率論者 在本質上，貝葉斯意味着概率。這個具體的術語存在是因為有兩個概率方法。貝葉斯認為這是一個衡量的信念，因此，概率是主觀的，並且指向未來。 頻率論者有不同看法：他們用概率描述過去發生的事件 這種方式是客觀的並且不取決於一個人的信念。這個名字來源於一個方法 例如：我們擲硬幣 次，它出現頭 ...
2017-05-24 17:20 0 1202 推薦指數：
相關推薦
貝葉斯和朴素貝葉斯是啥
目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例：長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...
貝葉斯網絡
把某個研究系統中涉及的隨機變量，根據是否條件獨立繪制在一個有向圖中，就形成了貝葉斯網絡。 貝葉斯網絡(Bayesian Network)，又稱有向無環圖模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一種概率圖模型，根據概率圖的拓撲結構，考察一組 ...
貝葉斯網絡的
聯合概率表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示為或者。 邊緣概率（又稱先驗概率）是某個事件發生的概率。邊緣概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中那些不需要的事件通過合並成它們的全概 ...
貝葉斯統計
https://zhuanlan.zhihu.com/p/38553838 1 概率論和統計學的區別 簡單來說，概率論和統計學解決的問題是互逆的。假設有一個具有不確定性的過程（process），然 ...
貝葉斯算法
一、簡介 貝葉斯用於描述兩個條件概率之間的關系，一般，P(A|B)與P(B|A)的結果是不一樣的，貝葉斯則是描述P(A|B)和P(B|A)之間的特定的關系。 公式：\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...
算法——貝葉斯
簡介 學過概率理論的人都知道條件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同時發生的概率等於在發生A的條件下B發生的概率乘以A的概率。由條件概率公式推導出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B ...
高斯貝葉斯
高斯貝葉斯用來處理連續數據，假設數據里每個特征項相關聯的數據是連續值並且服從高斯分布，參考這里。 概率公式：在《白話大數據與機器學習》里使用了sklearn里的GaussionNB來處理連續數據：訓練模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)預測數據 ...