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一、簡介 貝葉斯優化用於機器學習調參由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，給定優化的目標函數(廣義的函數，只需指定輸入和輸出即可，無需知道內部結構以及數學性質)，通過不斷地添加樣本點來更新目標函數的后驗分布(高斯過程,直到后驗分布基本貼合於真實分布。簡單的說，就是考慮了上一次參數的信息 ...

一、簡介 貝葉斯優化用於機器學習調參由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，給定優化的目標函數(廣義的函數，只需指定輸入和輸出即可，無需知道內部結構以及數學性質)，通過不斷地添加樣本點來更新目標函數的后驗分布(高斯過程,直到后驗分布基本貼合於真實分布。簡單的說，就是考慮了上一次 ...

　　　　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。對於大多數的分類算法，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$Y=f(X)$,要么是條件分布$P(Y|X)$。但是朴素貝葉斯卻是生成 ...

朴素貝葉斯算法簡單高效，在處理分類問題上，是應該首先考慮的方法之一。 1、准備知識 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。 這個定理解決了現實生活里經常遇到的問題：已知某條件概率，如何得到兩個事件交換后的概率，也就是在已知P(A|B)的情況下 ...

上次去深圳招行面試。被問到了這個。中間討論了幾個關於貝葉斯的問題。可能我並不偏向知識圖譜。然后就沒有下文了。 結合李航的《統計學》和幾篇博客，還有在鳳凰網某位仁兄貢獻新聞分類的源碼。給自己復習一下。 為什么叫朴素貝葉斯和大學課本里的貝葉斯有什么不同？ 朴素一詞來源於==>假設 ...

一個簡單的例子 朴素貝葉斯算法是一個典型的統計學習方法，主要理論基礎就是一個貝葉斯公式，貝葉斯公式的基本定義如下： 這個公式雖然看上去簡單，但它卻能總結歷史，預知未來。公式的右邊是總結歷史，公式的左邊是預知未來，如果把Y看出類別，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

1.貝葉斯定理 設X是數據元組。在貝葉斯的術語中，X看做是證據。通常，X用n個屬性集的測量值描述。令H為某種假設，如數據元組X屬於某個特定類C。對於分類問題，希望確定給定證據或者觀測數據元組X,假設H成立的概率為P(H|X)。換言之，給定X的屬性描述，找出元組X屬於類C的概率 ...