条件概率

人工智能与机器学习原理精解【17】

文章目录贝叶斯贝叶斯定理的公式推导一、条件概率的定义二、联合概率的分解三、贝叶斯定理的推导四、全概率公式的应用五、总结全概率公式推导一、全概率公式的定义二、全概率公式的推导三、全概率公式的应用贝叶斯定理的原理一
叶绿先锋·2024-09-05 08:23

NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型（2）

3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句
人生百态，人生如梦·2024-09-04 22:20

Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）

D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。
冬天都会过去·2024-08-29 10:47

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
方世恩·2024-08-29 01:45

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

自然语言生成任务中的5种采样方法介绍和Pytorch代码实现

1、GreedyDecodingGreedyDecoding在每个时间步选择当前条件概率最高的词语作为输出，直到生成结束。在贪婪解码中，生成模型根据输入序列，逐个时间步地预测输出序列中的每个词语。
·2024-02-19 12:34

扩散模型原理+DDPM案例代码解析

扩散模型原理+代码解析一、数学基础1.1一般的条件概率形式1.2马尔可夫链条件概率形式1.3先验概率和后验概率1.4重参数化技巧1.5KL散度公式二、扩散模型的整体逻辑（以DDPM为例）2.1Diffusion
Mikey@Li·2024-02-19 12:09

Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型

将二维的图像数据比作序列数据，以条件概率的方式，逐点预测和计算。
Longlongaaago·2024-02-15 07:06

机器学习入门--朴素贝叶斯原理与实践

然后，对于给定的待分类样本，计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C)，其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup·2024-02-13 13:07

UVA11181条件概率 Probability|Given

条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释：需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1
DBWG·2024-02-12 16:02

【2018-10-02】条件随机场

设X和Y是随机变量，P(Y|X)是在给定X的条件下Y的条件概率分布，若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场，即满足马尔科夫性：w~v(与v连接的所有w)线性链条件随机场线性链条件随机场的参数形式
BigBigFlower·2024-02-12 04:00

和米老师思维碰撞

一，贝叶斯定理贝叶斯公式贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。请问:左边的A,B和右边的A,B一样的吗？
eSoo·2024-02-11 20:41

Sklearn之StandardScaler（数据预处理）

概率模型（树形模型）不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率，如决策树、RF、XGboost。
爱睡觉的琪·2024-02-06 22:05

浅谈生成式和判别式模型的区别和联系

我们的目标是通过求取条件概率的最大值来对新样本进行分类。
浅白Coder·2024-02-06 17:55

NLP——数学基础

文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability
晴晴_Amanda·2024-02-05 18:37

朴素贝叶斯原理

条件概率：表示事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，P(A|B)在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？女
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

NLP_语言模型的雏形N-Gram

文章目录N-Gram模型1.将给定的文本分割成连续的N个词的组合(N-Gram)2.统计每个N-Gram在文本中出现的次数，也就是词频3.为了得到一个词在给定上下文中出现的概率，我们可以利用条件概率公式计算
you_are_my_sunshine*·2024-02-04 22:52

贝叶斯的缺点

贝叶斯方法是一种统计学习方法，通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下，后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效，但也存在一些缺点。
人机与认知实验室·2024-02-04 06:06

条件概率、全概率和贝叶斯公式

1、条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候
mjiansun·2024-02-03 19:47

概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析

贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影
实名吃香菜·2024-02-03 19:15

概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

目录一、条件概率  1.1条件概率定义  1.2条件概率例题  1.3乘法定理  1.4乘法定理例题  1.5全概率公式  1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率  1.1条件概率定义    条件概率是指事件
Salute=·2024-02-03 19:15

移动机器人激光SLAM导航（四）：GMapping SLAM 篇

从零开始搭二维激光SLAMGMapping漫谈小白学移动机器人机器人工匠阿杰wpr_simulation移动机器人激光SLAM导航（文章链接汇总）1.GMapping1.1FastSLAM问题分解概率论相关公式1.条件概率公式
Robot_Yue·2024-02-03 03:41

条件概率、全概率公式

条件概率定义：设A,B为两个事件，，且P(B)>0，则称P(A|B)=P(AB)P(B)\frac{P(AB)}{P(B)}P(B)P(AB)为事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，即P(A∣B)=
一只特立独行的猫·2024-02-01 14:53

《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第5章 决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益
北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数3以变化的权重值进行计数5实验结果分析6总结1.什么是贝叶斯贝叶斯本质上就是条件概率分布
沪上小乔·2024-01-30 08:49

强化学习（王树森）

目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ：S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数：π\piπ(a|
leukocyten·2024-01-29 12:05

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三
星川皆无恙·2024-01-28 23:22

条件概率、全概率和贝叶斯公式

目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3
紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:06

武忠祥2025高等数学，基础阶段的百度网盘+视频及PDF

3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方
m0_54050778·2024-01-27 14:30

贝叶斯概率学习笔记

条件概率之前发现自己不是很能记住条件概率的公式，然后上了课明白了可以这样：上面这个例子，要求的是在C条件下A发生的概率。
feiyu66666·2024-01-27 03:03

深入浅出 diffusion(1)：白话 diffusion 基本原理（无公式）

过程核心原理无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链（Markovchain），即当前过程状态仅与上个过程状态相关；复杂的条件概率推理最终将这个过程简化为学习噪声分布的网络。
木水_·2024-01-26 21:56

大模型理论基础初步学习笔记——第一章 引言

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言1.1什么是语言模型1.1.1.联合分布表示：1.1.2.自回归语言模型(Autoregressivelanguagemodels)：1.1.3.温度参数：1.1.4.退火条件概率分布
panda_dbdx·2024-01-24 16:48

解码器生成策略：大模型 Decoder 的应用与实践

解码器生成策略在自回归语言生成中发挥着关键作用，它基于一个假设：一个词序列的概率分布可以分解为下一个词条件概率分布的乘积。在自回归语言生成中，初
百度_开发者中心·2024-01-24 16:13

【AI】深度学习在编码中的应用（9）

定义基于条件熵编码的框架是一种图像压缩方法，它通过分析图像数据的条件概率分布来编码像素或特征，从而达到减少数据存储量的目的。条件熵是衡量在已知某些条件下，随机
giszz·2024-01-22 13:02

统计学习方法-第1章-绪论

强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型）按算法分类在线学习、批量学习按技巧分类贝叶斯学习、核方法统计学习方法三要素模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或者决策函数
chiemon·2024-01-21 13:04

从三个例子理解贝叶斯定理

条件概率，全概率，贝叶斯公式理解警察抓酒鬼问题描述：酒鬼有90%概率外出喝酒，只有可能在A、B、C三个酒吧，概率相等，警察想去抓酒鬼，已知去了前两个酒吧都没抓到他，求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。
城市中迷途小书童·2024-01-19 13:57

图像生成之变分自动编码器（VAE）

VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布，通过最大似然估计来学习生成模型的参数，使其能够生成与训练数据相似的
Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

关联分析

支持度支持某一事件发生的概率，表示商品A和商品B同时出现在购物篮中的概率S(A->B)=N(A&B)/NN为发生总次数置信度特定命题令人信服的水平，条件概率C(A->B)=N(A&B)/N(A)商品A对商品
乘瓠散人·2024-01-19 02:12

GAN生成对抗网络介绍

判别模型学习得到的是条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y
夏日、荷花&你·2024-01-18 01:03

概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率

：试验S的样本空间的有限集合（2）等可能性：每个样本点发生的概率是相等的公式：P（A）=A为随机事件的样本点数；S是样本空间二、几何概型计算公式：p（A）=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率
辣个骑士·2024-01-17 10:48

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

贝叶斯定理提供了一种计算条件概率的方法，即在已知某些信息的情况下，事件发生的概率。“朴素”一词源于该算法对特征之间相互独立的假设。
北堂飘霜·2024-01-17 07:37

贝叶斯生成器的两种模型，思想和异同

2.计算每个类别下各个单词的条件概率，即给定类别下单词出现的概率。3.利用贝叶斯定理计算文本属于每个类别的后验概率。4.选择具有最高后验概率的类别作为最终的分类结果。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 19:26

快速了解——逻辑回归及模型评估方法

映射到(0，1)3.数学性质：单调递增函数，拐点在x=0，y=0.5的位置4.导函数公式：f′(x)=f(x)(1–f(x))2、相关概念概率：事件发生的可能性联合概率：两个或多个随机变量同时发生的概率条件概率
小林打怪中·2024-01-14 06:35

条件概率：辛普森案中有什么概率陷阱

第5章贝叶斯法5.1条件概率：辛普森案中有什么概率陷阱➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖️5.1条件概率：辛普森案中有什么概率陷阱？️作为概率论的两大学派之一,贝叶斯法有其独特的优势。
石小沫_·2024-01-13 22:31

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。
精英的英·2024-01-12 08:57

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

具体而言，贝叶斯分类器通过以下步骤进行分类：1.学习阶段：使用已知的特征和对应的类别标签来训练分类器，计算每个类别的先验概率和每个特征在不同类别下的条件概率。2.预测阶段：对于一
此星光明·2024-01-11 12:59

读后感36 我一直在坚持，怎么一直没有进步

如果说得通俗一些A代表努力坚持，B代表进步的结果，用条件概率表示P
Chong_yeah·2024-01-09 11:58

朴素贝叶斯理论及分类

利用先验概率和已知信息概率推测后验概率，也可以描述两种不同条件概率关系。事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率不一样，但存在某种关系。后验概率=条件概率/全概率。
Bethbaby·2024-01-08 09:12

朴素贝叶斯算法-分类算法

朴素贝叶斯算法-分类算法1概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作P(A,B)条件概率：事件A在另一个事件B已经发生条件下的发送概率，记作P(A|B)
Quinto0·2024-01-08 09:11
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