原文:李航統計學習方法——算法3朴素貝葉斯法

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:

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統計學習方法——朴素、先驗概率、后驗概率

  朴素,就是使用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 ...

Sat Jan 25 23:03:00 CST 2020 0 1294
統計學習方法》——朴素代碼實現

朴素分類原理 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 ...

Mon Mar 01 04:40:00 CST 2021 0 266
統計學習方法 4 判別

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公式。 理論 可以看出,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 ...

Mon Sep 20 08:19:00 CST 2021 0 141
-統計學習方法-筆記-6:邏輯諦回歸與最大熵模型

邏輯諦回歸(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)。邏輯諦回歸模型與最大熵模型都屬於對數線性模型。 邏輯諦回歸 邏輯諦分布 :設\(X ...

Wed Jun 05 23:39:00 CST 2019 0 587
-統計學習方法-筆記-8:提升方法

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 ...

Wed Jun 05 23:54:00 CST 2019 0 678
-統計學習方法-筆記-3:KNN

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 ...

Wed Jun 05 23:11:00 CST 2019 0 535
統計學習方法 ---第3章 k近鄰

第3章 k近鄰 k近鄰(k-nearest neighbor, k-NN)是一種基本分類與回歸方法。 k近鄰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 實際上利用訓練數據集 ...

Tue Jul 28 20:55:00 CST 2015 0 1872
 
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