統計學習方法（四）——朴素貝葉斯法
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 ...
原文：統計學習方法學習筆記（一）--極大似然估計與貝葉斯估計原理及區別
極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即： 模型已定，參數未知 。即在頻率學派中，參數固定了，預測 值也就固定了。最大后驗概率是貝葉斯學派在完全貝葉斯不一定可行后采用的一種近似手。如果數據量足夠大，最大后驗概率和最大似 然估計趨向於一致，如果數據為 ,最大后驗僅由先驗決定。 極大似然估計是想讓似然函數極大化，而考慮了最大后驗概率算法的貝葉斯估計，其實是想讓后驗概率極大化。主要區 ...
2017-09-08 17:11 2 8237 推薦指數：
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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 ...
機器學習（二十五）— 極大似然估計（MLE）、貝葉斯估計、最大后驗概率估計（MAP）區別
最大似然估計（Maximum likelihood estimation, 簡稱MLE）和最大后驗概率估計（Maximum aposteriori estimation, 簡稱MAP）是很常用的兩種參數估計方法。 1、最大似然估計（MLE） 在已知試驗結果（即是樣本）的情況下 ...
貝葉斯估計和極大似然估計到底有何區別
個人理解： 最大似然估計：只是對似然的處理，概率乘積轉概率密度乘積，取對數轉加，求導得估計值； 貝葉斯估計：由先驗乘似然得后驗， 這個就是貝葉斯學習過程：在前一個訓練集合的后驗概率上，乘以新的測試樣本點的似然估計，得到新的集合的后驗概率，這樣，相當於成為了的先驗概率分布： ； 原文 ...
極大似然估計與貝葉斯估計
通過貝葉斯等方式實現分類器時，需要首先得到先驗概率以及類條件概率密度。但在實際的應用中，先驗概率與類條件概率密度並不能直接獲得，它們都需要通過估計的方式來求得一個近似解。若先驗概率的分布形式已知（或可以假設為某個分布），但分布的參數未知，則可以通過極大似然或者貝葉斯來獲得對於參數 ...
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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 ...