条件概率第12页

详解贝叶斯与卡尔曼滤波(KF)的姻缘

1.条件概率：假定已经知道Y的值是y，想知道基于以上事实条件X为x概率，这样的概率表示为p(x|y)=p(X=x|Y=y)成为条件概率。

马踏飞燕ll·2022-12-26 00:44

机器学习之贝叶斯估计与范数

贝叶斯估计才是完全体，我一直不倾向于叫它贝叶斯，就叫条件概率估计好了。贝叶斯估计分为共轭的和不共轭的，共轭的可以直接求出来，但是不共轭的需要估计。

才大难为用·2022-12-25 19:15

西瓜书笔记7:贝叶斯分类器

lagoon_lala·2022-12-25 03:19

概统六天复习----day one

除以根号下总体方差的n倍标准化后,那一坨小于等于x的极限=假设检验第一类错误----"弃真"第二类错误----"取伪"第一章的小填空1.两个随机变量相互独立=>P(AB)=P(A)×P(B)2.减法公式3.加法公式4.条件概率公式

Y_yyyzc·2022-12-23 20:30

概率论与数理统计期末复习题型集锦——第一章

文章目录第一章一、概念性知识点1.事件间的关系2.互不相容事件、对立事件3.事件间的运算律4.习题二、计算题型1.排列组合2.古典概型3.几何概型4.条件概率5.全概率模型6.贝叶斯公式三、公式题型1.

Bothwo·2022-12-23 19:56

分类算法————朴素贝叶斯算法

，文本分类4.1拉普拉斯平滑系数5.API6，案例：20类新闻分类7，总结1，概率基础联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)特性：P(A,B)=P(A)P(B)AB相互独立条件概率

荷泽泽·2022-12-23 10:56

数理统计——朴素贝叶斯分类

文章目录前言一、重要概念二.朴素贝叶斯分类器工作流程三、如何使用朴素贝叶斯分类对文档进行分类前言熟悉条件概率、联合概率、独立性概率熟悉全概率公式与贝叶斯公式清楚朴素贝叶斯算法原理能使用该算法实现分类任务一

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2022-12-23 10:55

分类模型（2）——朴素贝叶斯

目录一、概率论条件概率乘法公式eg1：全概率公式全概率eg1:全概率eg2：贝叶斯公

Fran OvO·2022-12-23 10:24

机器学习之利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类

二、朴素贝叶斯的算法原理1.贝叶斯定理：条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A∣B)读作“在B发生的条件下A发生的概率”。

YanHi001·2022-12-23 04:58

机器学习算法总结

2.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，而由朴素贝叶斯的前提假设可知，=，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次

Yngxiao123·2022-12-22 21:23

基于Python的非线性回归(Logistic Regression)模型分析与应用

一、概率1.定义：概率（P）robability，衡量一件事情发生的可能性2.范围：0<=P<=13.计算方法：根据个人置信根据历史数据根据模拟数据4.条件概率二、LogisticRegression（

janestan·2022-12-22 20:09

计算机知识体系图谱总结

机器学习的算法总结：感知机决策树支持向量机集成学习Adaboost降维与度量学习聚类贝叶斯分类器构造条件概率：回归分析和统计分析高斯过程回归线性判别分析最近邻居法径向基函数核再生模型构造概率密度函数最大期望算法概率图模型贝叶斯网

月疯·2022-12-22 12:23

Diffusion Model合集 part1

扩散模型原理介绍1一，条件概率公式与高斯分布的KL散度+重参数技巧二，VAE和多层VAE回顾单层VAE的原理公式与置信下界多层VAE的原理公式与置信下界三，DiffusionModel图示四，扩散过程(

为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:15

Diffusion Model合集 part2

扩散模型原理介绍2五，逆扩散过程(ReverseProcess)六，扩散过程中的后验的条件概率q(xt−1∣xt,x0)q(x_{t-1}|x_{t},x_{0})q(xt−1∣xt,x0)七，目标数据分布的似然函数五

为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:54

高斯混合聚类

类条件概率：指已知一个条件下，结果发生的概率。后验概率：判断结果的发生是由哪个原因引起的概率。一元高斯函数：多元高斯分布：对n维样本空间X中的随机向量x，若x服从高斯分布，其概率密度函数为:上面的一

白水成泉·2022-12-22 10:59

python自然语言处理—HMM模型实战

):#存取算法中间结果，不用每次都训练模型self.model_file=model_file#状态集合self.state_list=["B","M","E","S"]#状态转移概率（状态->状态的条件概率

诗雨时·2022-12-22 06:00

李航统计学习方法-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。

JohnBanana·2022-12-21 17:06

(5) 李航《统计学习方法》基于Python实现——决策树

它可以认为是if-then的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。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。

奥卡姆的剃刀·2022-12-21 17:06

统计学习方法决策树

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。

一枝韩独秀·2022-12-21 17:04

统计学习方法 | 决策树

一棵有理想的树分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程步骤①构建根节点②选择最优特征，以此分割训练数据集③若子集被基本正确分类，构建叶结点，否则，继续选择新的最优特征④重复以上两步，直到所有训练数据子集被正确分类二.条件概率分布决策树

奔跑的蜗牛君666·2022-12-21 17:02

【统计学习方法】决策树

（e.g.内部结点处对特定条件进行判断，为True则访问左子树，反之访问右子树）或者是给定条件下的概率分布（e.g.将特征空间划分为互不相交的单元或者区域，并在每一个单元定义一个类的概率分布就构成一个条件概率分布

jyyym·2022-12-21 17:02

SPSS＋finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析二

其主要依据是事件发生的概率和条件概率应该符合一定的统计意义。2．序列分析序列

玻璃水的客观性·2022-12-21 13:42

人工智能实训第十四章概率推理

贝叶斯网络贝叶斯网络：是使用简单的、本地分布（条件概率）描述复杂的联合分布（模型）的一种技术，更确切的称之为图模型。

灭绝星辰·2022-12-21 12:56

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释附源码）

E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，它和条件概率

showswoller·2022-12-21 06:07

基于python的贝叶斯分类器_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

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。

ExShepherd·2022-12-21 04:06

朴素贝叶斯Naive Bayesian分类器 (NBC)

文章目录1.理论基础：贝叶斯定理2.原理3.算法4.本文撰写过程中使用的其他正文及脚注未提及的参考资料1.理论基础：贝叶斯定理公式可以比较简单地从条件概率公式和全概率公式中推出来：P(Bi∣A)=P(ABi

诸神缄默不语·2022-12-21 04:02

《高级人工智能》课程复习

同时，根据已有信息参数θ的先验概率，并结合似然（条件概率）来推断后验概率。贝叶斯方法使用θ的全分布先验，能够影响概率密度朝参数空间中偏好先验的区域偏移。

゛flipped丶heart°·2022-12-21 01:35

MCMC笔记：齐次马尔可夫链

条件概率分布P称为马尔可夫链的转移概率分布。1.3时间齐次马尔可夫链2概率转移矩阵（每一行的和为1）2.1用概率转移矩阵说明马尔可夫链最终收敛可以证明的是，经过若干步的迭代，在

UQI-LIUWJ·2022-12-20 17:13

机器学习-白板推导-系列（二）笔记：高斯分布与概率

文章目录0笔记说明1高斯分布1.1求uMLE1.2求σMLE2有偏估计与无偏估计2.1uMLE为无偏估计2.2σ2MLE为有偏估计3高斯分布的概率密度函数4高斯分布的局限性5边缘概率与条件概率的求解5.1

流动的风与雪·2022-12-20 17:33

数据挖掘-决策树算法+代码实现（七）

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。

Lingxw_w·2022-12-20 11:34

统计学习方法 | 朴素贝叶斯

利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y朴素贝叶斯法实现简单，学习和预测的效率都很高，是一种常用的方法朴素贝叶斯法实际上学习到生成数据的机制，所以属于生成模型一.贝叶斯定理贝叶斯思维：先验概率→调整因子→后验概率1.条件概率

奔跑的蜗牛君666·2022-12-20 09:23

贝叶斯公式的对数似然函数_最大似然估计和贝叶斯估计学习体会

最大释然估计和贝叶斯参数估计Jiangxiaodong1引言在之前的学习中我们已经知道如何根据先验概率和类条件概率密度来设计最有分类器。

丝黛拉·2022-12-20 08:10

【转】极大似然估计详解

但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；p(x|w)：类条件概率

小白太白·2022-12-20 08:08

最大熵模型（maximum entropy model）

假设分类模型是一个条件概率分布(|),∈⊆表示输入，∈表条件概率(|)输出。给定一个训练数据集={(1,1),(2,2),⋯,(,)}。1.考虑模型满足的条件。联合分布(,)的经验分布和边缘分布()

YaoHa_·2022-12-20 08:08

机器学习-07 贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中，往往我们都试图去优化一

SUNNY小飞·2022-12-20 08:37

信号处理之最大似然估计（自学整理）

设随机变量x的N个观测值为设参数为θ，在给定参数θ情况下观测样本的联合条件概率密度函数为所以，似然函数就是最大似然估计就是求因此，最大似然估计也可以看做是似然函数的全局

没用的阿鸡·2022-12-20 08:37

朴素贝叶斯算法_朴素贝叶斯算法介绍（补充）

朴素贝叶斯中的朴素是指特征条件独立假设，贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系。上一篇有做一些介绍(朴素贝叶斯算法介绍)，这次做一些补充。

weixin_39623273·2022-12-19 23:10

MultinomialNB

贝叶斯之多项式朴素贝叶斯概要：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。

不破爱花灬·2022-12-19 23:05

【大数据分析常用算法】4.朴素贝叶斯

要理解这个概念，需要了解条件概率的概念。处理数值数据时，最好使用聚类技术，例如K均值、K-近邻算法。不过杜宇名字、符号、电子邮件

weixin_34138521·2022-12-19 18:04

Python实现朴素贝叶斯（Naive Bayesian algorithm）

此外，对于连续性特征值，本文处理的方式是假设这些特征值服从正态分布，计算每一列特征值的均值和方差，从而得到他们的正态分布概率密度，通过概率密度就可以大致计算每个值对应的条件概率，然后就能得到数据成为某个标签的概率

奶糖派大白兔·2022-12-19 15:38

Logistic回归

另外，结构化数据格式则最佳分析数据：采用任意方法对数据进行分析训练算法：计算不同独立特征的条件概率测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快使用算法：首先需要输入一些数据，

Garlic frog·2022-12-19 13:08

概率论 ‖ Machine Learning必备知识

2.2代码直观理解大数定律2.3中心极限定理2.4大数定律和中心极限定理的区别3概率统计中的重要分布3.1正态分布3.2泊松分布4朴素贝叶斯思想4.1理解条件概率4.2如何理解贝叶斯公式4.3最大

Ding Jiaxiong·2022-12-19 08:49

机器学习（王衡军）练习题及答案

当采用朴素贝叶斯分类模型时，请问在计算条件概率时需要在多少个可能值上进行统计？在没有特征条件独立这一假定时，需要在多少个可能值上进行统计？

Katelalala·2022-12-18 16:34

简说机器学习--生成式模型与判别式模型

判别式模型不关心数据的分布是什么样的，它直接学习数据决策边界（函数）、或者条件概率P(Y|X)。而生成式模型需要对联合概率分布P(X,Y)建模，并在给定观测数据X的条件下（也就是说知道了

金融科技自习生·2022-12-18 15:44

机器学习：判别式模型与生成式模型

首先明确一点，机器学习其实是从特征x预测标记y，求条件概率P(y|x)的过程。

Jessica__WEI·2022-12-18 15:14

机器学习：生成式模型与判别式模型

这个模型的一般形式为决策函数：或者条件概率分布：。监督学习方法又分为生成方法和判别方法，对应生成式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscriminativeModel)。

Rookiekk·2022-12-18 15:12

SLAM后端：因子图优化

在SLAM中,由于我们有运动方程和观测方程,它们恰好表示了状态变量之间的条件概率,故SLAM可以自然地表达成一个动态贝叶斯网络(DynamicBayesNetwork,DBN).下图是slam问题的贝叶斯网络表示

牛犇犇子木·2022-12-18 07:18

GAN入门知识

判别器判别式模型判别式模型，即DiscriminativeModel，又被称为条件概率模型，它估计的是条件概率分布(conditionaldistribution)，p(class|context)。

剑laii·2022-12-17 07:51

机器学习算法基础 Day4

概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率和条件概率问题1、女神喜欢的概率？4/72、职业是程序员并且体型匀称的概率？

小浩码出未来！·2022-12-16 16:48

YOLOv1（预测过程）

gridcell能预测出如下：2个boundingbox，即2个预测框，这B个预测框的中心点都落在生成这个预测框的gridcell里（所以每张图片会生成7*7*2=98个boundingbox）对应每种类别的条件概率

五-花~肉·2022-12-16 10:23

推荐频道

条件概率