先验概率

在MATLAB中实现Bayes分类器

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
Herbert_Zero·2020-09-12 15:12

从零开始实战机器学习（3）—朴素贝叶斯算法

也就是先验概率与后验概率之间的相互转换，这也是贝叶斯学派与频率学派之间最大的区
笑着流浪·2020-09-12 02:49

对极大似然估计、梯度下降、线性回归、逻辑回归的理解

极大似然我对极大似然估计条件概率（后验概率）和先验概率的的理解：假设一次实验，可能出现两种结果，A或者B总共进行了50次实验，A出现了20次，B出现了30次，那么求A的概率p。
最美的愿望一定最疯狂·2020-09-11 19:27

朴素贝叶斯分类理解

先验概率：袋子里10个字母，6个A，4个B，问抓到A的概率P（A），显然P（A）=0.6。后验概率：即条件概率，袋子里10个字母，抓了10次，6次都是A，问袋子里有几个A。
ydestspring·2020-09-11 11:46

自适应粒子滤波器

后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。假设一个学校里有60%男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子。
wanghua609·2020-08-26 15:30

计算机广告特征工程

为什么要对特征值进行平滑处理如何对特征值进行平滑处理：引入Beta（α，β）作为先验概率4、离散化：将连续特征进行离散化，将一个连续特征拆分成几个离散特征，定义几个桶bucke
leo鱼·2020-08-26 14:22

The Unscented Particle Filter Algorithm

无味粒子滤波算法(UPF)基本粒子滤波PF的重要密度函数是先验概率密度，这种方式没有利用最新的观测信息，以致于状态变量的估计过分依赖于模型。
Aircraft GNC·2020-08-26 14:59

PRML读书笔记（第二章）

这个性质被叫做共轭性（Conjugacy），这时先验分布就称为共轭先验；2.我们可以观察似然函数的形式，找到一个正比与似然函数的函数式，将其作为先验概率分布，这样后验概率分布就会与先验概率分布有着相同的函数形式
MrTimber·2020-08-26 13:08

防止过拟合以及解决过拟合

言下之意就是要摒弃先验概率。而贝叶斯支持
molian123456·2020-08-25 15:54

贝叶斯分类器

编写matlab函数，输入为：（a）均值向量；（b）c类问题的类分布的协方差矩阵；（c）c类的先验概率；（d）基于上述类的包含列向量的矩阵X。
weixin_43848003·2020-08-25 05:59

贝叶斯分类器

基本概念和公式贝叶斯公式p（c）是类“先验概率”，p(x|c)是样本x相对于类标记c的类条件概率，p(x)是用于归一化的“证据因子”朴素贝叶斯分类器采用了属性条件独立性假设，对已知类别，假设所有属性相互独立
伊直程序媛·2020-08-25 03:12

Naive Bayes

分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式，计算出其后验概率。即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。一、基本概念1.先验概率2.后验概率3.最大后验概率
listwebit·2020-08-25 02:47

NLP理论实践-Task4自然语言处理

2、SVM模型2.1SVM的原理2.2利用SVM模型进行文本分类3、LDA主题模型1、朴素贝叶斯朴素贝叶斯1.1朴素贝叶斯的原理基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出
HAITG·2020-08-24 04:46

正则化与数据先验分布的关系

(先验概率可理解为统计概率，后验概率可理解为条件
RYP_S·2020-08-24 02:50

NLP-文本表示

一、朴素贝叶斯1.1朴素贝叶斯理论朴素贝叶斯的原理：基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型
Autter·2020-08-24 01:43

【SLAM十四讲 】第六讲

贝叶斯公式P(A)即是常说的先验概率。展开分母其中，表示非A贝叶斯公式就是在描述，你有多大把握能相信一件证据？
Min220·2020-08-23 10:51

生成式模型（一）：蒙提霍尔问题与贝叶斯定理

文章目录一、生成式模型二、蒙提霍尔问题三、条件概率四、先验概率与后验概率五、广告时间一、生成式模型这个系列将讨论人工智能领域非常重要、也十分被看好的一类模型：生成式模型（generativemodel）
tgbaggio1·2020-08-23 09:22

最大后验估计MAP/最大似然估计MLE

早晨上机，花了点时间学习了下最大后验估计MAP/最大似然估计MLE，主要参考维基百科，真的是个好东东~~看来要做科研，随机过程和概率论真真的很重要啊~一部分概念：P(A)是A的先验概率或边缘概率。
Eva_Hua·2020-08-23 08:19

图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍

直方图及其区域划分2.直方图信息统计2.1一维直方图信息统计2.2二维直方图信息统计3.参考文献：摘要：图像分割大部分时候会涉及到直方图统计信息计算，对直方图区域进行划分后，可以得到相应的直方图统计信息（目标／背景的先验概率
Jack旭·2020-08-23 07:37

概率图模型入门（隐马尔可夫模型HMM、条件随机场CRF）

参考资料：周志华《机器学习》隐马尔可夫模型利用先验概率，贝叶斯分类器可以对给定的样本数据进行一次概率估计。
_Mogician·2020-08-22 11:17

最简单、详细朴素贝叶斯算法原理

朴素贝叶斯的原理归根结底就是使用先验概率去计算后验概率。有关先验概率和后验概率请参考先验概率和后验概率最简单理解。
心是晴朗的·2020-08-22 11:16

先验概率和后验概率最简单理解

先验概率：根据客观事实和统计频率得出的概率。后验概率：在事情发生后，在事情发生这个事实下，判断导致这个事情发生的不同原因的概率。后验概率是根据先验概率推断而来的。
心是晴朗的·2020-08-22 11:16

最小错误贝叶斯决策规则

设C个类$\omega_{1},...,\omega_{C}$分别具有类先验概率$p(\omega_{1}),...p(\omega_{C})$。
AGUILLER·2020-08-22 10:27

14:回归类问题阈值如何确定

希望下面的公式可以给予一些启发Z=Ln（(qc)/(QC)）q-发生显性结果的先验概率，比如信用卡用户发生违约的以往概率Q-不发
haidixipan·2020-08-22 01:39

先验与后验

先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式中的，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“因”。
AquaVII·2020-08-21 20:58

先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系

先验概率和后验概率教科书上的解释总是太绕了。其实举个例子大家就明白这两个东西了。假设我们出门堵车的可能因素有两个（就是假设而已，别当真）：车辆太多和交通事故。堵车的概率就是先验概率。
AquaVII·2020-08-21 20:58

机器学习常见的分类算法的优缺点

需要知道先验概率。分类决策存在错误率。3.决策树3.1优点不需要任何领域知识或参数假设。适合高维数据。
weixin_30652491·2020-08-20 19:22

机器学习之三：贝叶斯分类器

贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。
飞翔的鲲·2020-08-20 15:41

牛客《机器学习》习题收集整理

B.Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C.SVM目标是结构风险最小化D.SVM可以有效避免模型过拟合解析：答案：AA.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积
__矮油不错哟·2020-08-19 22:10

统计学习方法(4)——贝叶斯分类算法

1贝叶斯算法贝叶斯算法指通过学习数据的先验概率P(Y)和类条件概率P(X=x|Y=ck)分布，通过贝叶斯定理计算出后验概率P(Y=ck|X=x)。
ginger188·2020-08-19 05:56

python_sklearn机器学习算法系列之sklearn.naive_bayes朴树贝叶斯算法

python纯粹从头到尾自己构建贝叶斯算法，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然其原理十分重要，这里做一下简单介绍：P(A|B)=P(A)×P(B|A)/P(B)用文字表述：后验概率=先验概率
weixin_42001089·2020-08-19 05:47

传统机器学习

对于给定训练集，首先基于特征条件独立性的假设，学习输入/输出联合概率（计算出先验概率和条件概率，然后求出联合概率）。然后基于此模型，给定输入x，利用贝叶斯概率定理求出最大的后验概率作为输出y。
午后阳光依旧那么明媚·2020-08-19 03:53

python 实现垃圾邮件分类（贝叶斯+交叉验证法）

理论知识推荐张学工的模式识别（这里不再涉及），或者这篇blog这里写链接内容算法知识介绍贝叶斯的目的时利用先验知识和类概率密度去估计后验概率，如公式所示，算法的目的是通过带标签的样本训练出得到先验概率：
qq_33789319·2020-08-19 03:41

统计学习（1）

概率先验概率：根据以前的经验，提前知道的事件概率;如：今天下雨的概率;后验概率：由果及因，后知后觉，概率时间的结果推测原因起作用的概率;如，今天下雨，求有乌云的概率;似然概率：由因及果，似然likehood
Dovy·2020-08-19 01:12

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)，然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出，贝叶斯学派的思想可以概括为先验概率+数据=后验概率，由于贝叶斯诞生的时候，频率学派是主流
ID3·2020-08-19 00:41

模式识别--统计模式识别（7）

最小最大Bayes决策1.问题提出（假设C=2）现在我们假定一种情况，先验概率未知或者不确定的前提，在这种前提下，绝对意义的最小风险不存在，这种情况下我们怎么求Bayes分类器。
sunkaiand·2020-08-18 22:36

[机器学习&数据挖掘]朴素贝叶斯数学原理

1、准备：(1)先验概率：根据以往经验和分析得到的概率，也就是通常的概率，在全概率公式中表现是“由因求果”的果(2)后验概率：指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，通常为条件概率(但条件概率不全是后验概率
weixin_30329623·2020-08-18 12:07

似然函数的意义与极大似然估计

什么是先验概率，后验概率，似然？先验概率：根据以前的经验，提前知道的事件的概率；比如：今天下雨的概率。后验概率：由果及因，后知后觉，根据事件结果推测原因起作用的概率；比如：今天下雨了，求有乌云的概率。
a rock·2020-08-18 11:10

logistic回归的数学推导

1.2贝叶斯公式贝叶斯公式中有三个概率：先验概率、后验概率、类
powder_snow·2020-08-18 11:21

PRML 阅读笔记（七）

2.3.3Bayes'theoremforGaussianvariables之前两节，书中用标准二次型和配方的方法找到了p(xa)和p(xb|xa)，这一节中，把它们记为p(x)和p(y|x)，并把他们当作贝叶斯理论中的先验概率和似然函数
legend_xiang·2020-08-18 09:27

贝叶斯定理和贝叶斯分类

根据贝叶斯定理:由先验概率和可能性函数得出后验概率P(A|B)=P(A)*P(B|A)/P(B)得出贝克斯分类器计算公式P(C|F1F2...Fn)=P(C)*P(F1F2F3...Fn)/P(F1F2F3
byufeng·2020-08-18 06:46

朴素贝叶斯分类器学习笔记

先验概率和后验概率先验概率通俗的讲就是对于一个概率事件
tjulxh·2020-08-18 03:02

中南大学自动化学院“智能控制与优化决策”课题组-第七章贝叶斯分类器任务小结

1.解释先验概率、后验概率、全概率公式、条件概率公式，结合实例说明贝叶斯公式，如何理解贝叶斯定理？
中南大学智能控制与优化决策课题组·2020-08-18 03:57

朴素贝叶斯法理论学习和拼写检查器实战

简单表达式为：P(A|B)=P(A)P(B|A)/P(B)在机器学习中，我们将P(A|B)称为后验概率，P(A)称为先验概率肯定会有人疑惑：为什么要把一个表达式拆为两个式子相乘，增加计算的难度？
springtostring·2020-08-18 02:44

贝叶斯理论在SLAM状态估计中的应用

称之为A的先验概率，称之为B的先验概率。换句话说为：其中，后验为：，似然为：，先验为：，标准化常量（证据）为：。
skycrygg·2020-08-18 01:18

第七章　贝叶斯分类器的推导及实现

贝叶斯分类器1.基本的概率论知识先验概率:由以往的数据得到的后验概率:得到信息后再重新加以修正的概率R(ci∣x)=∑j=1NλijP(cj∣x)R(ci∣x)=∑j=1NλijP(cj∣x)对于每个样本
GeekDengshuo·2020-08-18 01:43

贝叶斯推断中的后验概率、似然函数、先验概率以及边际似然定义

全部定义边际似然marginallikelihood(ML)边际似然计算算法实例《MarginallikelihoodcalculationwithMCMCmethods》参考HaasterenRV.MarginalLikelihoodCalculationwithMCMCMethods[M]//GravitationalWaveDetectionandDataAnalysisforPulsarT
David-Chow·2020-08-18 00:17

先验概率，似然函数和后验概率

一句话总结先验概率P，乘以似然函数L，正比于后验概率。
jasonwayne·2020-08-17 23:28

先验概率，后验概率

假设一个学校里有60%男生和40%女生。女生穿裤子的人数和穿裙子的人数相等，所有男生穿裤子。一个人在远处随机看到了一个穿裤子的学生。那么这个学生是女生的概率是多少？使用贝叶斯定理，事件A是看到女生，事件B是看到一个穿裤子的学生。我们所要计算的是P(A|B)。P(A)是忽略其它因素，看到女生的概率，在这里是40%P(A')是忽略其它因素，看到不是女生（即看到男生）的概率，在这里是60%P(B|A)是
ShellCollector·2020-08-17 23:53

生动形象解释贝叶斯定理

后验概率=先验概率*调整因子；记忆方法：ABABAB；即AB=A*BA/B贝叶斯中的各个概率对应的事件：P(A|B):在B发生的条件下A发生的概率P(A):A发生的概率P(B):B发生的概率P(B|A)
baidu-liuming·2020-08-17 22:44
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他