統計學習方法——朴素貝葉斯法、先驗概率、后驗概率
朴素貝葉斯法，就是使用貝葉斯公式的學習方法，朴素就是它假設輸入變量（向量）的各個分量之間是相互獨立的。所以對於分量之間不獨立的分布，如果使用它學習和預測效果就不會很好。 簡化策略 它是目標是通過訓練數據集學習聯合概率分布$P(X, Y)$用來預測。書上說，具體是先學習到先驗概率 ...
原文：稀疏貝葉斯學習詳解--證據和后驗概率的計算
簡介 稀疏貝葉斯學習 Sparse Bayesian Learning,SBL 是稀疏信號重構的方法之一，其性能相當於重加權的 ell 范數恢復方法，並且不需要設置正則化參數，在目標定位，生物醫學信號提取等方面被廣泛應用。但是其涉及復雜的數學知識包括高斯函數 最大似然估計 向量求導 貝葉斯估計 EM算法等讓很多人望而卻步。筆者在學習此部分內容也曾花費大量時間，為解決小伙伴們的煩惱，本系列文章將詳細 ...
2019-05-05 09:52 14 3142 推薦指數：
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