条件概率第10页

机器学习知识总结 —— 19.朴素贝叶斯网络

文章目录贝叶斯概率简述朴素贝叶斯训练过程预测过程简单的说贝叶斯概率简述在我写过的关于统计学相关文章《概率论基础——2.条件概率、全概率、贝叶斯概率公式》提到过一个很重要的概率公式——贝叶斯公式。

打码的老程·2023-01-26 13:28

【文本分类】基于三种分类器实现影评的情感分析（朴素贝叶斯，最大熵，决策树）

朴素贝叶斯（NaïveBayes）属性独立性是NaïveBayes的前提也是关键思想：通俗地说，就是根据已有的数据集，得到先验概率和各种属性对于各种决策的条件概率（可以理解为每种属性对每种决策的影响的大小

samarua·2023-01-26 12:02

机器学习（二）---决策树算法学习

在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

向阳而生|X·2023-01-26 08:55

统计学习方法学习笔记（4）朴素贝叶斯法

具体地，学习先验概率分布和条件概率分布。朴素贝叶斯法的假定：朴素贝叶斯法进行了条件独立性假设，也就是假设各个特

北岛寒沫·2023-01-25 12:58

机器学习哪些算法需要归一化

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构，树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的

qq_34872215·2023-01-25 09:53

机器学习—基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

文章目录前言1、朴素贝叶斯的不同之处2、基本思想3、条件概率4、全概率基于贝叶斯决策理论的分类方法1、MAP分类准则2、贝叶斯公式3、先验概率4、后验概率5、朴素贝叶斯分类器6、基于朴素贝叶斯分类器的案例

whh_0509·2023-01-24 11:24

条件概率扑克_建立没有条件分支的扑克手牌评估器

条件概率扑克Buildingateamofdevelopersrequiresawaytomeasurethetalentandskillofcandidates.Duringtheearlystagesofacompany

weixin_26750481·2023-01-24 07:04

基本概率论(预备知识)

文章目录概率基本概率论概率论公理随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性概率概率是衡量一个事件发生的可能性，在深度学习模型算法中占有很重要的作用。

Gaolw1102·2023-01-19 08:18

深度学习之概率论总结

文章目录一、事件二、事件的运算三、排列四、组合五、概率5.1古典概率5.2条件概率5.3联合概率5.4边缘概率5.5全概率六、概率分布6.1伯努利分布6.2泊松分布6.3二项分布七、高斯分布7.13σ原则

雨落的太敷衍..·2023-01-19 08:14

【Dive into Deep Learning / 动手学深度学习】第二章 - 第六节：概率

目录前言2.6.概率2.6.1.模拟扔骰子2.6.2.处理多个随机变量2.6.2.1.联合概率2.6.2.2.条件概率2.6.2.3.贝叶斯定理2.6.2.4.边际化2.6.3.期望和方差结语参考文献前言

海轰Pro·2023-01-19 08:13

【学习笔记】Probabilistic Diffusion Model

一.条件概率公式和高斯分布的KL散度1.条件概率的一般形式2.基于马尔可夫假设的条件概率如果A、B、C满足马尔可夫关系，那么有3.高斯分布的KL散度公式对于两个(连续型)随机变量，它们的KL散度定义为：

aJay99·2023-01-18 22:11

基于贝叶斯判决的手写数字识别系统,带GUI界面

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述贝叶斯判别规则是把某特征矢量(x)落入某类集群的条件概率当成分类判别函数(概率判别函数)，x落入某集群的条件概率最大的类为

我爱C编程·2023-01-18 18:07

统计学习方法读书笔记第五章：决策树

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建

LYPG·2023-01-17 12:48

似然与贝叶斯

简单来说，就是由果推因最终求得的条件概率P(Bi|A)，就是在观察到结果事件A已经发生的情况下，推断结果事件A是由原因Bi造成的概率的大小，以支撑我们后续的判断3、似

ChenXiaoFeng0420·2023-01-16 14:34

R语言机器学习篇——逻辑回归2(多分类)

多分类回归参数意义如果响应变量y分为k类，则多项逻辑模型有k-1个参数向量，假设将第一类作为参照类别，这里对参数的解释可采取如下思路对于响应变量y归属于第k类的条件概率与属于第一类的条件概率之比为：这就是事件属于第

zarzzzz1·2023-01-16 13:28

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（三）

目录五、第五章决策树1、决策树模型与学习决策树决策树与条件概率分布决策树学习2、特征选择信息增益3、决策树生成ID3算法4、决策树的剪枝CART算法五、第五章决策树决策树是一种基本的分类与回归方法。

HitStuHan·2023-01-16 08:59

机器学习之数学基础—概率论

1、概率的认识0<=p<=12、古典概型3、概率条件概率、全概率公式、贝叶斯公式3、概率密度函数4、累计分布函数

小韩学长·2023-01-15 18:10

机器学习数学基础四：随机变量和概率论基础

3，概率与频率4，古典概型5，条件概率6，独立性7，独立试验8，二维随机变量1）二维离散型随机变量2）二维连续型随机变量例子：9，边缘分布1）离散型随机变量边缘分布2）连续型随机变量边缘分布例子：10，

喜欢吃豆·2023-01-15 18:09

机器学习的数学基础矩阵论与概率论

1.12常见概率分布1.13举例理解条件概率1.14联合概

Hust_Shine·2023-01-15 18:39

基于python的贝叶斯分类算法预测_机器学习模型3 朴素贝叶斯-基于Python sklearn的实现...

2、计算步骤：第一步，通过条件概率，可以转化为1-2.png。

明嘻嘻·2023-01-14 20:47

基于决策树的分类预测

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

一阵星星雨·2023-01-14 09:42

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。

weixin_33762321·2023-01-14 07:13

关于数据分析用到的统计学知识

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率

weixin_30415801·2023-01-13 23:16

概率论的学习整理5：贝叶斯（bayes）法则和贝叶斯概率

1贝叶斯（bayes）概率的思考过程我觉得，bayes公式需要先理解条件概率，全概率公式才行纯从bayes公式的角度，其实是从条件概率P(B|A)开始，推导到联合概率P(AB)/P(A)，然后再展开条件概率本身为全概率

奔跑的犀牛先生·2023-01-13 18:10

10.贝叶斯理论

概率论，“概率无非是把常识作用于计算”机器学习问题随机性的来源——问题内在的不确定性信息不完全模型所考虑的特征有限模型本身永远脱离真实10.4概率与事件用数学语言来描述概率——试验事件概率空间概率运算条件概率公式

adamlay·2023-01-13 18:39

机器学习：公式推导与代码实现-机器学习预备知识

机器学习中的模型就是要学习的决策函数或者条件概率分布，一般用假设空间（hypothesisspace）来描述所有可能的决策函数或条件概率分布。策略机器学习的第二

南妮儿·2023-01-13 12:18

机器学习中的性能评估度量

例如在监督学习，模型需要从数据中学习条件概率分布（概率模型）或者决策函数（非概率模型）。而模型的假设空间（hypothesisspace）就是所有可能的条件概率分布或者决策函数的总体（集合）。

数据科学和工程·2023-01-13 10:27

NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)

CRF与NER简介 CRF，英文全称为conditionalrandomfield,中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫

山阴少年·2023-01-13 07:05

使用cross-entropy （交叉熵）定义loss的概率意义

^\hat{\mathbf{y}}y^，它是一个概率分布，满足∑1qyj^(i)=1\sum_1^q\hat{y_j}^{(i)}=1∑1qyj^(i)=1，我们可以将其视为“对给定任意输入的每个类的条件概率

FibonacciCode·2023-01-11 23:34

似然函数极大似然估计本质讲解

用条件概率表示，就是：其中H表示正面

Murray_·2023-01-11 15:21

是条件概率吗？

看正文之前需要知道一条，似然函数不需要满足归一性之前看书上的一直不理解到底什么是似然，最后还是查了好几篇文章后才明白，现在我来总结一下吧，要想看懂最大似然估计，首先我们要理解什么是似然，不然对我来说不理解似然，我就一直在困惑最大似然估计到底要求的是个什么东西，而那个未知数θ到底是个什么东西TT原博主写的太好了，这里我就全盘奉上~似然与概率在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，

I_AM_V_MAN·2023-01-11 15:20

概率论【合集】--猴博士爱讲课

重点章节条件概率，期望等等第一课随机事件和概率1/6无放回类题目(一次摸多个)例1.盒子里有3绿4红共7个小球，无放回的摸3个试求摸出1绿2红的概率例2.钱包里有3张100元，5张10元，3张5元的纸币

mwcxz·2023-01-11 11:38

深度学习——循环神经网络RNN（笔记）

循环神经网络RNN：对于序列模型的神经网络1.回顾：潜变量自回归模型使用潜变量ht总结过去的信息①xt跟当前的ht和x(t-1)相关②ht跟ht-1和xt-1相关③n元语法模型中，单词xt在时间t的条件概率取决于前面

钟楼小奶糕6·2023-01-11 06:38

05_机器学习相关笔记——特征工程（5）

主题模型是一种基于概率图模型的生成式模型，其似然函数可以写成若干条件概率连乘的形式

等风来随风飘·2023-01-10 21:06

日撸 Java 三百行： DAY59 数值型数据的 NB 算法

1.数值型数据的处理1.1用概率密度函数取代条件概率数值型数据是连续的，这就需要对贝叶斯分类器中条件概率的那部分表达式进行修改。

lyang~·2023-01-10 16:27

【深度学习基础知识 - 46】贝叶斯定理与条件概率公式

基本定理贝叶斯基于概率论中的贝叶斯定理，贝叶斯定理就是用先验概率和条件概率求出最终的事件概率。

雁宇up·2023-01-10 12:22

【深度学习基础知识 - 48】贝叶斯网络的特点

贝叶斯网络的特点贝叶斯网络主要引入了两个基本概念：有向无环图和条件概率集合。有向无环图的节点是特征和类别，边是两个特征或者特征和类别之间的关系，并不是彼此独立的。

雁宇up·2023-01-10 12:52

人工智能学习（九）：贝叶斯网路——墨大版

种构造贝叶斯网络的方法9.2.2贝叶斯网络中的条件独立关系9.3贝叶斯网络中的精确推理9.3.1通过枚举进行推理9.3.2变量消元算法9.3.3不相关的变量9.4具体问题学习9.4.1联合概率为什么可以表示为局部条件概率表的乘积

小羊和小何·2023-01-10 12:49

gtsam 学习十（ISAM2 理论）

文中提出了三个概念使用概率密度项进行矩阵分解介绍如何将矩阵分解转换为贝叶斯数和条件概率密度基于贝叶斯树提供了一种新的系数非线性优化：ISAM2（进行重新排序和重新线性化，避免了批量更新）问题描述

磊磊哈哈·2023-01-10 09:23

机器学习之算法部分（算法篇2）

目录1.朴素贝叶斯——分类算法1.1朴素贝叶斯算法简介1.2概率基础复习1.2.1概率定义1.2.2案例：判断女神对你的喜欢情况1.2.3联合概率、条件概率与相互独立1.2.4贝叶斯公式1.2.5小结1.3

我行我素，向往自由·2023-01-10 09:58

机器学习基础

Error(误差)和Varience(方差)1.1，偏差与方差公式1.2，导致偏差和方差的原因1.3，深度学习中的偏差与方差1.4，交叉验证1.5，均方误差和方差、标准差二，先验概率与后验概率2.1，条件概率

qq_1041357701·2023-01-10 09:27

Python_机器学习_算法_第8章_8.朴素贝叶斯

8.朴素贝叶斯文章目录Python_机器学习_算法_第8章_8.朴素贝叶斯朴素贝叶斯学习目标8.1朴素贝叶斯算法简介8.2概率基础复习学习目标1.概率定义2.案例：判断女神对你的喜欢情况3.联合概率、条件概率与相互独立

管程序猿·2023-01-10 09:56

李航统计学习——第二章感知机（上）

无论是机器学习还是深度学习，按着三要素走（模型->策略->算法）模型本质还是假设空间(HypothesisSpace)：所有可能的条件概率分布或决策函数。而假设空间（模型）是由参数空间决定的。

就想做一条闲鱼·2023-01-10 06:56

贝叶斯定理与朴素贝叶斯分类器

先回顾一下什么是贝叶斯定理：首先引入概率中的两个基本公式，1、条件概率的公式：P(AB)=P(A

大愚若智_·2023-01-09 11:03

机器学习算法--朴素贝叶斯分类

一、基础知识条件概率：全概率公式：贝叶斯公式：二、朴素贝叶斯的公式样本类别集合Y={},共有k种类型的样本生成式模型公式：上式中，P(C)为先验概率，P(x|c)为条件概率/似然，P(x)为归因化因子，

牧风之谷·2023-01-09 11:02

朴素贝叶斯分类器及Python实现

先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。

weixin_30485379·2023-01-09 11:32

朴素贝叶斯算法matlab实现以及EM算法

采用草地潮湿原因模型的一个例子来求证贝叶斯概率以及条件概率、联合概率的分析，详见日志http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c7b434d01013ufz.html进而对贝叶斯分类进行研究

nancy_princess·2023-01-09 11:32

深度学习——序列模型（笔记）

超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT）~p(x)②使用条件概率展开

钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:59

动态规划求解强化学习任务——策略评估[解析解]

动态规划求解强化学习任务——策略评估[解析解]目录解析方式求解最优价值函数逻辑梳理准备工作奖赏(Reward)函数状态转移(StateTransition)函数条件概率密度积分求解过程下一节内容相关参考目录上一节我们提到

静静的喝酒·2023-01-09 07:05

《统计学习方法（第2版）》李航第十二章监督学习方法总结思维导图笔记

模型非概率模型，是指直接由输入X得到输出Y，或者得到输出的条件概率分布P（Y｜X）的模型，对于监督学习也叫做判别模型。

ML--小小白·2023-01-08 10:35

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