貝葉斯原理講解及對應機器學習算法
轉載： https://zhuanlan.zhihu.com/p/22455079 玩轉貝葉斯分析 開頭先開個玩笑， 有人說“信貝爺， 得永生” 你是否理解此中真意？ 貝爺是這位， 生前是個神父。 貝葉斯分析是整個機器學習的基礎框架， 它的思想之深刻遠出一般人 ...
原文：機器學習--線性回歸&貝葉斯算法&KNN&KMeans原理
上篇博客已經初步提到一點線性回歸Linner和KNN的，本篇繼續對機器學習進行深化 Python配置 ：Py j模塊 Pyspark模塊 Windows環境變量：Eclipse開發Pyspark 一. 線性回歸 .什么是回歸 從大量的函數結果和自變量反推回函數表達式的過程就是回歸。線性回歸是利用數理統計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。 一元線性回歸： 只包 ...
2020-03-29 20:32 0 997 推薦指數：
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引言如果要將極大似然估計應用到線性回歸模型中，模型的復雜度會被兩個因素所控制：基函數的數目（的維數）和樣本的數目。盡管為對數極大似然估計加上一個正則項（或者是參數的先驗分布），在一定程度上可以限制模型的復雜度，防止過擬合，但基函數的選擇對模型的性能仍然起着決定性的作用。 上面說了那么大 ...
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聲明：本篇博文是學習《機器學習實戰》一書的方式路程，系原創，若轉載請標明來源。 1 貝葉斯定理的引入 概率論中的經典條件概率公式： 公式的理解為，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同時發生的概率與 Y ...
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1. 貝葉斯定理 條件概率公式： 這個公式非常簡單，就是計算在B發生的情況下，A發生的概率。但是很多時候，我們很容易知道P(A|B)，需要計算的是P(B|A)，這時就要用到貝葉斯定理： 2. 朴素貝葉斯分類 朴素貝葉斯分類的推導過程就不詳述了，其流程可以簡單的用一張圖來表示 ...