貝葉斯公式深入理解
獨立同分布隨機事件 對於n次獨立同分布隨機事件實驗，我們如何計算隨機事件概率？舉個例子，我們拋同一枚硬幣100次，出現正面52次，反面48次，那拋硬幣正面的概率是多少？ 頻率派思想 頻率派認為事 ...
原文：貝葉斯優化(Bayesian Optimization)深入理解
目前在研究Automated Machine Learning,其中有一個子領域是實現網絡超參數自動化搜索，而常見的搜索方法有Grid Search Random Search以及貝葉斯優化搜索。前兩者很好理解，這里不會詳細介紹。本文將主要解釋什么是體統 沉迷延禧攻略 ，不對應該解釋到底什么是貝葉斯優化。 I Grid Search amp Random Search 我們都知道神經網絡訓練是由 ...
2018-10-28 19:43 1 34513 推薦指數：
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貝葉斯優化 （BayesianOptimization） 1 問題提出 神經網咯是有許多超參數決定的，例如網絡深度，學習率，正則等等。如何尋找最好的超參數組合，是一個老人靠經驗，新人靠運氣的任務。 窮舉搜索 Grid Search 效率太低；隨機搜索比窮舉搜索好一點；目前比較好的解決方案是貝 ...
深入理解線性模型（三）---基於貝葉斯的估計
更新時間：2019.10.31 目錄 1. 引言 2. 先驗概率和后驗概率 3. 基於貝葉斯統計的估計思想 4. 線性模型再議 5. 先驗信息的確定方法 5.1 無信息先驗 5.2 共軛先驗 6. 結語 1. ...
朴素貝葉斯（Naive Bayesian）的理解及優缺點
朴素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法 定義 貝葉斯方法 貝葉斯方法是以 貝葉斯原理為基礎，使用概率統計的知識對樣本數據集進行分類。由於其有着堅實的數學基礎，貝葉斯分類算法的誤判率是很低的。貝葉斯方法的特點是結合先驗概率和后驗概率，即避免了 ...
貝葉斯網絡(Bayesian networks)
算法雜貨鋪——分類算法之貝葉斯網絡(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我們討論了朴素貝葉斯分類。朴素貝葉斯分類有一個限制條件，就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立（實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立）。當這個條件 ...
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這種情況：我們可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)則很難直接得出，但我們更關心P(B|A)，貝 ...
貝葉斯優化
目錄 簡介 貝葉斯優化框架 概率代理模型 參數模型 湯普森采樣和Beta-Bernouli模型 線性模型(Linear models) 非參數模型 高斯過程 ...
統計決策——貝葉斯決策理論（Bayesian Decision Theory）
（本文為原創學習筆記，主要參考《模式識別（第三版）》（張學工著，清華大學出版社出版）） 1.概念 將分類看做決策，進行貝葉斯決策時考慮各類的先驗概率和類條件概率，也即后驗概率。考慮先驗概率意味着對樣本總體的認識，考慮類條件概率是對每一類中某個特征出現頻率的認識。由此不難發現，貝葉斯決策 ...