機器學習-貝葉斯算法
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 ...
原文：貝葉斯原理講解及對應機器學習算法
轉載： https: zhuanlan.zhihu.com p 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所認知的， 我們這里要從貝葉斯統計說起。 首先談概率，概率這件事大家都覺得自己很熟悉， 叫你說概率的定義 ， 你卻不一定說的出，我們中學課本里說概率這個東西表述是 ...
2021-04-29 20:08 0 579 推薦指數：
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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 ...