假設已知先驗概率P(ωj)，也知道類條件概率密度p(x|ωj)，且j=1,2.那么，處於類別ωj，並具有特征值x的模式的聯合概率密度可寫成兩種形式： p(ωj,x) = P(ωj|x)p(x) = p(x|ωj)P(ωj) 整理后得出貝葉斯公式（只有兩種類型的情況下） 下面分別介紹一下后 ...

1. 離散節點 在官方Tutorial中是有詳細的案例的，就是B篇3.3節，你可以動手把天氣預報這個實現一下： http://www.norsys.com/tutorials/netica/secB/tut_B3.htm#LearningProbTables 2. 連續節點 ...

貝葉斯公式的理解 一、總結 一句話總結： 我們把上面例題中的 A 變成樣本(sample) x , 把 B 變成參數(parameter) \theta , 我們便得到我們的貝葉斯公式： $$\pi(\theta_i|x) = \frac{f(x|\theta_i)\pi(\theta_i ...

基本概念 樣本空間：{試驗所有可能結果}-->一個試驗所有可能結果的集合，用 Ω 表示。所以P(Ω) = 1 事件：樣本空間的一個子集。用A、B、C表示。 條件概率 其實P(A|B)與P(AB)很相似，即“A和B都會發生”。 我們換一句話來解釋這個P(AB)：“在所 ...

目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例：長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...

一、簡介 貝葉斯用於描述兩個條件概率之間的關系，一般，P(A|B)與P(B|A)的結果是不一樣的，貝葉斯則是描述P(A|B)和P(B|A)之間的特定的關系。 公式：\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...

簡介 學過概率理論的人都知道條件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同時發生的概率等於在發生A的條件下B發生的概率乘以A的概率。由條件概率公式推導出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B ...

高斯貝葉斯用來處理連續數據，假設數據里每個特征項相關聯的數據是連續值並且服從高斯分布，參考這里。 概率公式：在《白話大數據與機器學習》里使用了sklearn里的GaussionNB來處理連續數據：訓練模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)預測數據 ...