原文:貝葉斯網(2)Netica:從數據中學習CPT

. 離散節點 在官方Tutorial中是有詳細的案例的,就是B篇 . 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 B .htm LearningProbTables . 連續節點 假如我想輸入的不是離散的狀態,而是連續的數值,則不能像上一個案例一樣做了。 離散狀態:難,易 陰,晴,雨 是,否 這些都是多選一 ...

2018-09-26 16:25 0 705 推薦指數:

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(1)嘗試用Netica搭建簡單的並使用公式解釋各個bar的結果

近來對十分感興趣,按照博客《讀懂概率圖模型:你需要從基本概念和參數估計開始》給出的第一個例子,試着搭建了一個student。 (1)點擊綠F,對條件概率表予以輸入(包括兩個祖先節點difficulty和intelligence,這兩個節點的綠F輸入將會顯現在柱狀圖面版上,其它CPT輸入 ...

Fri Sep 21 00:13:00 CST 2018 0 748
學習1

一、什么是推斷 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·(Thomas Bayes)在1763年發表的一篇論文中,首先提出了這個定理。 推斷 ...

Thu May 26 23:11:00 CST 2016 0 2038
學習小結

學習小結 朴素信念網絡學習,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 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)朴素算法:極大似然估計,判定准則,拉普拉平滑 (3)半朴素 ...

Mon Jul 02 18:13:00 CST 2018 0 903
分層學習

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

Thu May 18 01:34:00 CST 2017 0 1316
機器學習(五)—朴素

  最近一直在看機器學習相關的算法,今天我們學習一種基於概率論的分類算法—朴素。本文在對朴素進行簡單介紹之后,通過Python編程加以實現。 一 朴素概述 ...

Thu Sep 03 05:37:00 CST 2015 1 3708
機器學習(一)—朴素

的條件下都是條件獨立的。 1、朴素朴素在哪里?   簡單來說:利用貝葉斯定理求解聯合概率P( ...

Fri May 04 19:45:00 CST 2018 0 3420
概率--學習朴素分布

概率是一種基於事件發生可能性來描述未來趨勢的數學工具。其本質就是通過過去已經發生的事情來推斷未來事件,並且將這種推斷放在一系列的公理化的數學空間當中進行考慮。例如,拋一枚均質硬幣,正面向上的可能性多大 ...

Sun Oct 02 22:07:00 CST 2016 1 7444
機器學習-算法

0. 前言 這是一篇關於方法的科普文,我會盡量少用公式,多用平白的語言敘述,多舉實際例子。更嚴格的公式和計算我會在相應的地方注明參考資料。方法被證明是非常 general 且強大的推理框架,文中你會看到很多有趣的應用。 1. 歷史 托馬斯·(Thomas Bayes)同學 ...

Thu Jul 19 01:47:00 CST 2018 0 2386
 
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