貝葉斯理論在機器學習中的應用
貝葉斯理論應用於機器學習方面產生了多種不同的方法和多個定理，會讓人有些混淆。主要有最大后驗概率，極大似然估計（MLE），朴素貝葉斯分類器，還有一個最小描述長度准則。 貝葉斯理論是基於概率的理論，設\(\lambda_{ij}\)是將實為\(c_j\)的樣本標記為\(c_i\)的損失，則將 ...
原文：貝葉斯在機器學習中的應用（一）
貝葉斯在機器學習中的應用 一 一：前提知識 具備大學概率論基礎知識 熟知概率論相關公式，並知曉其本質含義 或實質意義 二：入門介紹 先驗概率：即正向求解概率。 如：四個紅球，兩個白球，從中任取一個為白球的概率 后驗概率：即逆向求解概率。如：紅球的次品率為 ，白球的次品率為 ，現在袋子中的白球與紅球的數量比是 ： 。抽取一個球為次品，問這個次品為紅球的概率 這里就用到了貝葉斯公式。其中在使用貝葉斯 ...
2018-07-31 15:50 0 785 推薦指數：
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