一、什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷（Bayesian inference）是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理（Bayes' theorem）的應用。英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷 ...

　　　　在貝葉斯個性化排序(BPR)算法小結中，我們對貝葉斯個性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下簡稱BPR)的原理做了討論，本文我們將從實踐的角度來使用BPR做一個簡單的推薦。由於現有主流開源類庫都沒有BPR，同時它又比較簡單，因此用tensorflow ...

貝葉斯學習小結 朴素貝葉斯和貝葉斯信念網絡學習，知識點以及個人一些理解的小結。 概率論只不過是把常識用數學公式表達了出來。 ——拉普拉斯 1.本文思路分析 （1）基本概率公式：條件概率，全概率，貝葉斯定理 （2）朴素貝葉斯算法：極大似然估計，判定准則，拉普拉斯平滑 （3）半朴素貝葉斯 ...

頻率推理（Frequentist inference is a type of statistical inference that draws conclusions from sample dat ...

自我理解貝葉斯算法也就是通過概率來判斷C是屬於A類還是B類，下面是具體代碼（python3.5 測試通過） 文字流程解釋一波 　　1 ） 加載訓練數據和訓練數據對應的類別 　　2） 生成詞匯集，就是所有訓練數據的並集 　　3） 生成訓練數據的向量集，也就是只包含0和1的向量集 ...

　　很久的時間沒有更新了，一是因為每天加班到比較晚的時間，另外，公司不能上網，回家后就又懶得整理，最近在看機器學習實戰的書籍，因此才又決定重新拾起原先的博客！ 　　今天講的是第三章的貝葉斯分類方法，我們從一個簡簡單單的例子開始入手：首先看（1）圖中的例子，假設有一個裝了7塊時候的罐子，其中3塊時 ...

　　朴素貝葉斯是經典的機器學習算法之一，也是為數不多的基於概率論的分類算法。對於大多數的分類算法，在所有的機器學習分類算法中，朴素貝葉斯和其他絕大多數的分類算法都不同。比如決策樹，KNN，邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，也就是直接學習出特征輸出Y和特征X之間的關系，要么是決策函數 ...

前不久簡單學習了python,寫了一個朴素貝葉斯算法： 這是數據挖掘書本上的一個例子的運行結果： ...