条件概率第11页

决策树全面讲解

Weiyaner·2023-01-08 10:54

《统计学习方法》第一章统计学习方法概论笔记

1.统计学习三要素:模型、策略、算法1)模型:概率模型(由条件概率表示的模型)与非概率模型(由决策函数表示的模型)2)策略2.1)损失函数与风险函数2.2)期望损失函数(期望风险函数)与经验风险函数期望风险函数

黑夜中坚持·2023-01-08 10:50

第一章统计学习方法概论

确定模型选择的准则（学习策略）（4）实现求解最优模型的算法（5）通过学习方法选择最优模型（6）利用最优模型对新数据进行预测或分析二、统计学习的三要素1、模型（假设空间）决策函数F={f|Y=fθx,θ∈Rn}条件概率分布

Neother·2023-01-08 10:49

第一章：统计学习方法概论

大纲1.1统计学习的特点1.2统计学习方法步骤1.3统计学习的分类基本分类：1.4监督学习方法的三要素模型：条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)或决策分布Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X)

扔出去的回旋镖·2023-01-08 10:18

PRML读书会第八章 Graphical Models

对两类图，prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率，以及如何表示和判断条件依赖。先说贝叶斯网络，贝叶斯网络是有向图，用节点表示

mishidemudong·2023-01-07 10:21

PRML读书会第十章 Approximate Inference（近似推断，变分推断，KL散度，平均场， Mean Field ）...

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:02:04我们在前面看到，概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望、或者计算边缘概率分布、条件概率分布等等。

dongkaomen2687·2023-01-07 10:45

机器学习（二）——朴素贝叶斯(NB)模型

朴素贝叶斯1基础知识1.1条件概率1.2贝叶斯规则1.3贝叶斯决策1.4朴素贝叶斯分类器2代码实践2.1高斯朴素贝叶斯(连续变量)2.1贝叶斯分类(模拟离散型变量)1基础知识1.1条件概率条件概率是指我们感兴趣的事一件事先发生作为前提下

快乐星球小怪兽·2023-01-07 06:41

【可视化】无法理解PCA,条件概率，最小二乘回归？可视化帮你！

主成分分析PCA2D示例首先，只考虑两个维度的数据集，比如高度和重量。这个数据集可以绘制成平面上的点。但如果想要整理出变量，PCA会找到一个新的坐标系，其中每个点都有一个新的(x,y)值。坐标轴实际上没有任何物理意义。它们是高度和重量的组合，被称为“主分量”。拖动原始数据集中的点，可以看到PC坐标系统正在调整PCA对于降维很有用。下面，我们将数据绘制成两条直线:一条由x值组成，另一条由y值组成。但

allein_STR·2023-01-06 09:19

人工智能 - 朴素贝叶斯、案例：文本情感分析

朴素贝叶斯：用概率去预测1、朴素贝叶斯介绍朴素：指的是，特征之间相互独立拉普拉斯平滑系数，每个种类都加k，避免条件概率出现0区分情书与作业的例子，用关键词：是情书的概率更高，所以估计为情书2、案例：商品评论情感分析

海星？海欣！·2023-01-06 08:47

跟着李沐学Pytorch--序列模型（一）

一、序列数据二、统计工具在时间t观察到xt，那么得到T个不独立的随机变量（x1~xT）~P(x)（前后不受到影响，互相独立）使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)三、序列模型正向

青芜堤上柳。·2023-01-05 21:14

一文看懂 “极大似然估计” 与 “最大后验估计” —— 最大后验估计篇

前篇介绍参数估计背景和极大似然估计；本篇介绍最大后验估计和两种方法对比请务必先看前文：一文看懂“极大似然估计”与“最大后验估计”——极大似然估计篇文章目录4.最大后验估计（MAP）4.1后验概率密度4.2样本条件概率密度

云端FFF·2023-01-05 19:13

概率论—期末复习速成笔记（自用）

文章目录概率论—期末速成笔记概率的性质计算公式和分配律和对偶律例题条件概率概念和性质例题古典概型概念例题全概率与贝叶斯公式（重点）例题事件的独立性例题离散型随机变量分布律与分布函数互求例题二项分布和泊松分布例题连续型随机变量概率的计算例题均匀分布例题正态分布例题离散型随机变量函数的分布例题连续型随机变量函数的分布

炒饭多加个蛋·2023-01-05 19:27

机器学习算法基本概念梳理（一）

计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，

朝阳在望·2023-01-05 17:03

机器学习之朴素贝叶斯

后验概率P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)：指某件事Y已经发生，想要计算这件事发生的原因是某个因素X引起的概率，条件概率P(X∣Y)P(X|Y)P(X∣Y)：在Y发生的情况下，X发生的概率。

是朴啊朴·2023-01-05 14:17

用朴素贝叶斯分类方法解决MNIST手写数字分类问题

上次的代码见这篇文章https://blog.csdn.net/qwe900/article/details/109774223朴素贝叶斯的分类算法主要分一下步骤：1.计算先验概率以及条件概率2.对于给定的例子

蛋总的快乐生活·2023-01-05 12:30

贝叶斯决策论(二)：多元高斯分布下的判别函数

一个贝叶斯分类器可由条件概率密度p(x|ωi)和先验概率P(ωi)决定。在各种密度函数中，高斯密度函数（多元正态函数）最受青睐。

Sunburst7·2023-01-05 11:45

机器学习-概率图模型：条件随机场（CRF）【前提假设：隐层状态序列符合马尔可夫性、枚举整个隐状态序列全部可能】【MEMM--枚举整个隐状态序列全部可能--＞CRF】【判别模型：条件概率】

一、概述CRF(全称ConditionalRandomFields),条件随机场.是给定输入序列的条件下,求解输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。

u013250861·2023-01-05 10:19

Learning machine learning algorithm(二)

Principle决策树(decisiontree)：是一种基本的分类和回归方法，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程，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

松阁~·2023-01-05 02:35

命名实体识别实践 - CRF

6216f74572960d0017d5e691/content/1条件随机场-CRFCRF，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

zenRRan·2023-01-04 22:30

【信息论与编码沈连丰】第三章：离散信源

3.1离散信源的分类及其描述信源分类：本质上主要基于两方面来进行分类，一个方面是考虑消息取值集合和取值时刻集合的特性，另一个方面是考虑消息的统计特性对于离散有记忆信源发出的符号序列之间的关联性表示方法：条件概率描述了符

傻fufu滴人儿～·2023-01-04 13:02

边际概率条件概率_数据科学家解释的边际联合和条件概率

边际概率条件概率ProbabilityplaysaveryimportantroleinDataScience,asDataScientistregularlyattempttodrawstatisticalinferencesthatcouldbeusedtopredictdataoranalysedatabetter.Probability

柠檬大饭饭·2023-01-04 07:50

决策树（decision tree）

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。决策树通常有三个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。

轩儿毛肚·2023-01-02 16:02

10.2_approx-training

跳字模型的核心在于使用softmax运算得到给定中心词wcw_cwc来生成背景词wow_owo的条件概率P(wo∣wc)=exp(uo⊤vc)∑i∈Vexp(ui⊤vc).P(w_o\midw_c)=\

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:51

10.5_glove

将跳字模型中使用softmax运算表达的条件概率P(wj∣wi)P(w_j\midw_i)P(wj∣wi)记作qijq_{ij}qij，即qij=exp⁡(uj⊤vi)∑k∈Vexp(uk⊤vi),q_

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:51

6.2_rnn

6.2循环神经网络上一节介绍的nnn元语法中，时间步ttt的词wtw_twt基于前面所有词的条件概率只考虑了最近时间步的n−1n-1n−1个词。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:13

YOLO - v1

先理解预测阶段：1）一个448*448*3的图像经过YOLO这个黑箱输出一个7*7*30矩阵；2）7*7*30的矩阵中的30维是5+5+20;5是预测的bbox的x,y,w,c;20是20个类别的条件概率

é«·2023-01-02 13:27

AI | 第2章机器学习算法 - sklearn 分类算法

*Code1KNN算法代码示例3.模型选择与调优3.1交叉验证crossvalidation3.2超参数搜索-网格搜索GridSearch*Code2网格搜索代码示例4.朴素贝叶斯算法4.1联合概率、条件概率与相互独立

多氯环己烷·2023-01-02 12:35

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是一种经典的分类算法贝叶斯定理条件概率：记事件A发生的概率为P(A)，事件B发生的概率为P(B)，则在B事件发生的前提下，A事件发生的概率即为条件概率，记为P(A|B)。

我要学习java和python·2023-01-02 11:24

机器学习——分类算法之K近邻+朴素贝叶斯，模型选择与调优

优缺点应用场景案例——鸢尾花分类朴素贝叶斯算法概率基础联合概率和条件概率朴素贝叶斯——贝叶斯公式拉普拉斯平滑系数sklearn朴素贝叶斯实现API案例——20类新闻文本分类朴素贝叶斯分类的优缺点分类模型的评估混淆矩阵精确率

非零因子·2023-01-02 08:24

朴素贝叶斯及模型选择、调优

目录一、概率知识基础1.概率2.联合概率3.条件概率二、朴素贝叶斯1.朴素贝叶斯计算方式2.拉普拉斯平滑3.朴素贝叶斯API三、朴素贝叶斯算法案例1.案例概述2.数据获取3.数据处理4.算法流程5.注意事项四

Swayzzu·2023-01-02 08:11

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_1041357701·2023-01-02 07:12

条件随机场CRF(三)

CRF模型参数学习思路在CRF模型参数学习问题中，我们给定训练数据集XXX和对应的标记序列YYY，KKK个特征函数fk(x,y)f_k(x,y)fk(x,y),需要学习CRF的模型参数wkw_kwk和条件概率

谈笑风生...·2023-01-01 13:31

贝叶斯学习

文章目录2.2贝叶斯决策论2.3贝叶斯分类器2.4贝叶斯学习与参数估计问题2.1概述2.2贝叶斯决策论概率基础：事件A的概率$0\leqP(A)\leq1$条件概率：P(A∣B)=P(AB)P(B)P(

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:46

【Recommend System】----CTR 建模

CTR：Click-ThroughRate（点击率）总的来说是条件概率。条件是事件的feature，概率值是在某一事件feature的条件下，用户对某一事件点击的概率。

DayDayUper___·2022-12-31 09:12

生成模型与判别模型

生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。

AI路上的小白·2022-12-31 04:49

机器学习算法（1）——贝叶斯估计与极大似然估计与EM算法之间的联系

极大似然估计在讲解极大似然估计前，需要先介绍贝叶斯分类：贝叶斯决策：首先来看贝叶斯分类，经典的贝叶斯公式：其中：p(w)为先验概率，表示每种类别分布的概率；是条件概率，表示在某种类别前提下，某件事发生的概率

菜鸟知识搬运工·2022-12-30 14:57

连续变量的全概率和贝叶斯公式_朴素贝叶斯

2、条件概率公式条件概率，指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。3、全概率公式4、朴素贝叶斯公式P(A)称为“先验概率”，即在B

weixin_39716521·2022-12-30 09:38

【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解（图文解释）

即对任意的时间t，对任意的状态s_t、s_t+1，均有下面的条件概率等式：P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s_t)马尔可夫性完全忽视了过往历史的影响，大大减少了系统建模的复杂度和计算量

showswoller·2022-12-29 16:50

SparkML之分类(一)贝叶斯分类

1.1、贝叶斯定理贝叶斯定理：用来描述两个条件概率之间的关系。

legotime·2022-12-28 15:23

C++实现基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯分类

一、条件概率：条件概率是概率论中的一个重要实用的概念。所考虑的是事件A已经发生的条件下事件B发生到概率。（一）条件概率定义设A，B是两个事件，且P(A)>0，称：P(B|A)=P(AB)

Xiaoting_Cheng·2022-12-28 13:33

轻松入门自然语言处理系列 03 机器学习基础-逻辑回归

文章目录前言一、逻辑回归中的条件概率1.逻辑回归的应用2.理解基准3.分类问题4.逻辑函数5.样本条件概率二、逻辑回归的目标函数1.最大似然估计MaximumLikelihoodEstimation2.

cutercorley·2022-12-27 22:36

实验三最小错误率的贝叶斯分类

一、实验目的本次实验的主要内容是编程实现一个可以对两类模式样本进行分类的贝叶斯分类器，其中假设两个模式类的条件概率分布均为高斯分布。

yhx_cjw·2022-12-27 19:13

利用草地湿润模型学习机器学习之参数估计

旁边的表格表示各种条件概率。贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否

literacy_wang·2022-12-27 19:12

浙大第五版概统复习提纲(前八章)

目录概率论的基本概念随机试验样本空间、随机事件频率与概率等可能概型条件概率独立性随机变量及其分布随机变量离散型随机变量及其分布律随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布多维随机变量及其分布二维随机变量边缘分布条件分布相互独立随机变量两个随机变量的函数分布随机变量的数字特征数学期望方差补充

gyy591·2022-12-27 09:47

斯坦福大学-自然语言处理入门笔记第十五课词汇化（Lexicalization）的PCFGs

条件概率是自上而下进行计算的，就像一般的PCFG一样，但是实际的语法分析过程是自底向上的，就像CKY算法一样。一个具体估计的

sansheng su·2022-12-27 05:53

机器学习基础（七）：概率图模型（HMM、MRF、CRF、话题模型、推断方法）

将学习任务归结于计算变量的概率分布，核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布→①生成式generative模型：考虑联合分布P(Y,R,O)②判别式discriminative模型：考虑条件分布P(Y,R|O)由①或②得到条件概率分布

ling零零零·2022-12-26 22:18

朴素贝叶斯算法与贝叶斯估计

1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是学习数据集的联合概率分布P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y)，而这个过程是通过学习先验概率P(Y=Ck)P(Y=C_k)P(Y=Ck)和条件概率分布P(X=x∣Y=Ck

JasonDean·2022-12-26 10:26

自然语言处理(NLP)之三：语言模型

,W_nS=W1,W2,…,Wn，其符合语法规范的概率为：P(S)=P(W1,W2,…,Wn)(1)P(S)=P(W_1,W_2,…,W_n)\tag{1}P(S)=P(W1,W2,…,Wn)(1)在条件概率公式的链式传导下

HadesZ~·2022-12-26 04:53

统计学习方法超详细学习笔记-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立决策树模型。

xingS1992·2022-12-26 04:20

贝叶斯滤波详解

贝叶斯滤波不熟悉贝叶斯的可以去看一下概率论4—条件概率与事件独立性P(Bi∣A)=P(ABi)P(A)=P(A∣Bi)P(Bi)∑i=1nP(A∣Bi)P(Bi)P(B_i|A)=\cfrac{P(AB_i

qq_43133135·2022-12-26 00:16

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