一、貝葉斯決策 　　貝葉斯決策論是概率框架下實施決策的基本方法，對分類任務來說，在所有相關概率已知的理想情形下，貝葉斯考慮如何基於這些概率和誤判損失來選擇最優的類別標記。 朴素貝葉斯分類算法是基於貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。 1、條件概率 　　概率指的是某一 ...

朴素貝葉斯分類 1.1、摘要 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。本文作為分類算法的第一篇，將首先介紹分類問題，對分類問題進行一個正式的定義。然后，介紹貝葉斯分類算法的基礎——貝葉斯定理。最后，通過實例討論 ...

把某個研究系統中涉及的隨機變量，根據是否條件獨立繪制在一個有向圖中，就形成了貝葉斯網絡。 貝葉斯網絡(Bayesian Network)，又稱有向無環圖模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一種概率圖模型，根據概率圖的拓撲結構，考察一組 ...

聯合概率表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示為或者。 邊緣概率（又稱先驗概率）是某個事件發生的概率。邊緣概率是這樣得到的：在聯合概率中，把最終結果中那些不需要的事件通過合並成它們的全概 ...

緒論 貝葉斯學派的最基本的觀點是:任一個未知量\(\theta\)都可看作一個隨機變量,應該用一個概率分布去描述對\(\theta\)的未知狀況。這個概率分布是在抽樣前就有的關於\(\theta\)的先驗信息的概率稱述。 似然函數屬於聯合密度函數，綜合了總體信息和樣本信息 ...

一、 貝葉斯網絡，由一個有向無環圖(DAG)和條件概率表(CPT)組成。 貝葉斯網絡通過一個有向無環圖來表示一組隨機變量跟它們的條件依賴關系。它通過條件概率分布來參數化。每一個結點都通過P(node|Pa(node))來參數化，Pa(node)表示網絡中的父節點。 一個簡單的貝葉斯 ...

PRML中，說到，概率圖模型中， 有向圖的典型代表是貝葉斯網絡， 無向圖模型的典型代表是馬爾科夫隨機場。 朴素貝葉斯其實是一種簡單的貝葉斯網絡。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes ...

一、什么是貝葉斯推斷 貝葉斯推斷（Bayesian inference）是一種統計學方法，用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理（Bayes' theorem）的應用。英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）在1763年發表的一篇論文中，首先提出了這個定理。 貝葉斯推斷 ...