貝葉斯推斷之拉普拉斯近似 本文介紹使用拉普拉斯近似方法來求解貝葉斯后驗概率分布。在上一篇文章：貝葉斯推斷之最大后驗概率(MAP)中介紹了使用點估計法來求解后驗概率分布，在文章中定義了后驗概率分布公式: \[p(w|t,X)=\frac{p(t|X,w)p(w)}{p(t|X ...

目錄 一、貝葉斯 什么是先驗概率、似然概率、后驗概率 公式推導 二、為什么需要朴素貝葉斯 三、朴素貝葉斯是什么 條件獨立 舉例：長肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素貝葉斯 一、貝葉斯 ...

一、簡介 貝葉斯用於描述兩個條件概率之間的關系，一般，P(A|B)與P(B|A)的結果是不一樣的，貝葉斯則是描述P(A|B)和P(B|A)之間的特定的關系。 公式：\[P({A_{\rm{i}}}|B) = \frac{{P(B|{A_{\rm{i}}})P({A_i})}}{{\sum ...

簡介 學過概率理論的人都知道條件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同時發生的概率等於在發生A的條件下B發生的概率乘以A的概率。由條件概率公式推導出貝葉斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B ...

高斯貝葉斯用來處理連續數據，假設數據里每個特征項相關聯的數據是連續值並且服從高斯分布，參考這里。 概率公式：在《白話大數據與機器學習》里使用了sklearn里的GaussionNB來處理連續數據：訓練模型 clf = GaussianNB().fit(x, y)預測數據 ...

條件概率 •設A，B為任意兩個事件，若P(A)>0，我們稱在已知事件A發生的條件下，事件B發生的概率為條件概率，記為P(B|A)，並定義 乘法公式 •如果P(A)>0 ...

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 ...

你知道貝葉斯法則。機器學習與它有何相關？它可能很難掌握如何把拼圖塊放在一起——我們了解它花了一段時間。 貝葉斯和頻率論者 在本質上，貝葉斯意味着概率。這個具體的術語存在是因為有兩個概率方法。貝葉斯認為這是一個衡量的信念，因此，概率是主觀的，並且指向未來。 頻率論者有不同看法 ...