類標記為,是和的聯合概率分布,數據集 由獨立同分布產生。 朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...
一 貝葉斯分類 是一類分類算法的總稱,這類算法均以貝葉斯定理為基礎,故統稱貝葉斯分類。而貝葉斯分類中最簡單的一種:朴素貝葉斯分類。 二 貝葉斯定理: 已知某條件概率,如何得到兩個事件交換后的概率,也就是在已知P A B 的情況下如何求得P B A 。 三 朴素貝葉斯分類思想: 給出待分類項,求解在此項出現的條件下其他各個類別的出現的概率,哪個概率較大就認為待分類項屬於哪個類別。 四 朴素貝葉斯法 ...
2017-08-26 16:52 0 3201 推薦指數:
類標記為,是和的聯合概率分布,數據集 由獨立同分布產生。 朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...
朴素貝葉斯法,就是使用貝葉斯公式的學習方法,朴素就是它假設輸入變量(向量)的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布,如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說,具體是先學習到先驗概率 ...
朴素貝葉斯分類原理 對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布;然后基於此模型,對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設:在利用貝葉斯定理進行預測時,我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...
簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率,決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得,因此我們需要找到方法來計算它,而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出,貝葉斯公式是“由果溯因”的思想,當知道某件事的結果后,由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率 ...
邏輯斯諦回歸(logistic regression)是統計學習中的經典分類方法。最大熵模型是概率模型學習的一個准則,將其推廣到分類問題得到最大熵模型(maximum entropy model)。邏輯斯諦回歸模型與最大熵模型都屬於對數線性模型。 邏輯斯諦回歸 邏輯斯諦分布 :設\(X ...
提升方法 簡述:提升方法(boosting)是一種常用的統計學習方法,應用廣泛且有效。在分類問題中,它通過改變訓練樣本的權重,學習多個分類器,並將這些分類器進行線性組合,提高分類的性能。 本章 (1)介紹boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost (2)通過訓練 ...
KNN算法 基本模型:給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到與該實例最鄰近的k個實例。這k個實例的多數屬於某個類,就把輸入實例分為這個類。 KNN沒有顯式的學習過程。 KNN使用的模型實際上對應於特征空間的划分。特征空間中,對每個訓練實例點\(x_i\),距離該點比其它點更近 ...
第3章 k近鄰法 k近鄰法(k-nearest neighbor, k-NN)是一種基本分類與回歸方法。 k近鄰法假設給定一個訓練數據集,其 中的實例類別己定。分類時,對新的實例,根據其k個最近鄰的訓練實例的類別 通過多數表決等方式進行預測。k近鄰 法實際上利用訓練數據集 ...