原文:統計學習方法 4 貝葉斯判別

簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率,決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得,因此我們需要找到方法來計算它,而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出,貝葉斯公式是 由果溯因 的思想,當知道某件事的結果后,由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率為多少。 先驗概率:執因求果,這是一個根據以往經驗和分析統計得到的,或自身依據經驗得出的一個概率。 后驗概率:知果求因。指某件事已經發生 ...

2021-09-20 00:19 0 141 推薦指數:

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統計學習方法學習筆記(一)--極大似然估計與估計原理及區別

       極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法,即:“模型已定,參數未知”。即在頻率學派中,參數固定了,預測 值也就固定了。最大后驗概率是學派在完全不一定可行后采用的一種近似手。如果數據量足夠大,最大后驗概率和最大似 然估計趨向於一致,如果數據為0,最大后驗 ...

Sat Sep 09 01:11:00 CST 2017 2 8237
統計學習方法》——朴素代碼實現

朴素分類原理 對於給定的訓練數據集,首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布;然后基於此模型,對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設:在利用貝葉斯定理進行預測時,我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

Mon Mar 01 04:40:00 CST 2021 0 266
統計學習方法——朴素法、先驗概率、后驗概率

  朴素法,就是使用公式的學習方法,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 ...

Sat Jan 25 23:03:00 CST 2020 0 1294
李航統計學習方法——算法3朴素

一、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,故統稱分類。而分類中最簡單的一種:朴素分類。 二、貝葉斯定理: 已知某條件概率,如何得到兩個事件交換后的概率,也就是在已知P(A|B)的情況下如何求得P(B ...

Sun Aug 27 00:52:00 CST 2017 0 3201
統計學習方法(一)

等組成。 統計學習方法包括假設空間、模型選擇的准則、模型學習的算法,這些統稱為統計學習方法的三要素: ...

Sun May 10 07:18:00 CST 2015 0 3052
統計學中的頻率學派與學派

對於技術應用人員來說,我們更看重方法的應用,但有時候對知識的背景做一些了解,我覺得還是挺有必要的,能幫助我們理解一些東西。這篇博文里,不會呈現任何計算公式,只是討論一下學派與頻率學派之間的問題。 學派與頻率學派是當今數理統計學的兩大學派,基於各自的理論 ...

Sun Jan 20 03:04:00 CST 2019 0 684
 
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