貝葉斯理論應用於機器學習方面產生了多種不同的方法和多個定理，會讓人有些混淆。主要有最大后驗概率，極大似然估計（MLE），朴素貝葉斯分類器，還有一個最小描述長度准則。   貝葉斯理論是基於概率的理論，設\(\lambda_{ij}\)是將實為\(c_j\)的樣本標記為\(c_i\)的損失，則將 ...

　　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—朴素貝葉斯。本文在對朴素貝葉斯進行簡單介紹之后，通過Python編程加以實現。 一 朴素貝葉斯概述 ...

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

0.什么是貝葉斯？ 貝葉斯公式是由一位數學家——托馬斯·貝葉斯提出的，也稱為貝葉斯法則， 他在許許多多的領域都有所應用，我們也在許多數學課程中學習過他。 這就是說，當你不能准確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。 用數學語言表達就是：支持 ...

概率分類器: 朴素貝葉斯是一種直接衡量標簽和特征質檢的概率關系的有監督學習算法, 是一種專注分類的算法, 朴素貝葉斯的算法根源是基於概率論和數理統計的貝葉斯理論, 因此它是根正苗紅的概率模型. 關鍵概念: 聯合概率: X取值為x和Y的取值為y, 兩個事件同時發生的概率, 表示 ...

0. 前言 這是一篇關於貝葉斯方法的科普文，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。貝葉斯方法被證明是非常 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·貝葉斯（Thomas Bayes）同學 ...

簡介 朴素貝葉斯是一種基於概率進行分類的算法，跟之前的邏輯回歸有些相似，兩者都使用了概率和最大似然的思想。但與邏輯回歸不同的是，朴素貝葉斯通過先驗概率和似然概率計算樣本在每個分類下的概率，並將其歸為概率值最大的那個分類。朴素貝葉斯適用於文本分類、垃圾郵件處理等NLP下的多分類問題。 核心 ...

頻率派 \(vs\) 貝葉斯派 一、前言 在使用各種概率模型時，比如極大似然估計 \(logP(X|\theta)\)，已經習慣這么寫了，可是為什么這么寫？為什么X在前，為什么 \(\theta\) 在后，分別代表了什么？這些更深一層的邏輯和理由不是特別清晰，故此梳理一下頻率 ...