貝葉斯法則,先驗概率,后驗概率,最大后驗概率
1.貝葉斯法則機器學習的任務：在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。2.先驗概率 ...
原文：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分布以及條件概率分布，分別如下： 但我認為，直接學習 P X, Y 就行了，它要多此一舉算出這兩個再乘起來變成 P X, ...
2020-01-25 15:03 0 1294 推薦指數：
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