条件概率

决策树挑出好西瓜【人工智能】

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
ww丶121·2022-11-26 11:06

机器学习（周志华、李航）：决策树——算法原理及代码实现（持续更新）

文章目录4.1基本流程决策树与条件概率分布决策树学习4.2划分（特征）选择4.2.1信息增益李书示例周书示例4.2.2增益率4.2.3基尼指数4.3剪枝处理4.3.1预剪枝4.3.2后剪枝4.4连续与缺失值
阅读文献自力更生·2022-11-26 10:33

机器学习（基于python数学基础）——概率统计篇（一）全概率与贝叶斯公式

importnumpyasnpH=np.array([1/2,3/10,2/10])#完备事件组概率C=np.array([9/10,14/15,19/20])#条件概率h=np.array(1/2)c
物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

《机器学习方法（第三版）—— 李航》学习笔记（四）

第六章逻辑斯谛回归与最大熵模型1、逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型，可以用于二类或多类分类。这里，x为输入特征，w为特征权值。
HitStuHan·2022-11-26 07:18

西瓜书第七章习题及答案

学习笔记：给定某系统的若干样本x，计算该系统的参数即，条件概率公式：P(c|x)=P(x∣c)∗P(c)P(x)\frac{P(x|c)*P(c)}{P(x)}P(x)P(x∣c)∗P(c)p（c）：没有数据支持下
小鹿学程序·2022-11-26 02:51

基于python的贝叶斯分类算法_Python编程之基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

2.贝叶斯理论&条件概率2.1贝叶斯理论我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：我们现在用p1(x,y)表示数据
weixin_39554775·2022-11-26 02:08

手推实例（基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类）

解：词库={老师，机器，论文，产品，开会，点击，学习，邮件，链接}V=9条件概率（做了Addonesmoothing处理）：P
wdd_100·2022-11-26 01:13

决策树（ID3，C4.5，CART，基于 sklearn 和 Numpy 实现）

决策树模型预测的过程可以看作是多个if-then条件的集合，也可以视作定义在特征空间于类空间中的条件概率分布。决策树的核心包括：①特征选择，
Stellaris_L·2022-11-25 21:19

【纯感性】【无数学公式】关于状态估计的总结和一点思考

推导的几种方法贝叶斯推断根据贝叶斯推断可以直接求出后验概率且贝叶斯推断的分母一般可以忽略或者涵盖在了分子前的系数那里联合高斯概率密度对于一对服从多元正态分布的变量我们很容易求得它们的联合概率密度函数然后我们也可以很容易的将联合密度分解成两个因子的乘积形式然后用联合概率除掉边缘概率就能得到条件概率即我们要求的后验概率其中广义高斯滤波采用的就是这种方式批量优化对于后验概率我们可以采用迭代的方式这里包含
铃灵狗·2022-11-25 20:42

Task04条件随机场

条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模。
joejoeqian·2022-11-25 16:03

Day03-《西瓜书》-决策树(DataWhale)

决策树表示给定特征条件下类的条件概率分布决策树组成：内部结点(internalnode)：表示一个特征或属性叶结点(leafnode)：一个类别或某个值决策树生成步骤：特征选择决策树生成决策树的修剪4.2
liying_tt·2022-11-25 12:17

机器学习笔记之概率图模型(二)贝叶斯网络的结构表示

机器学习笔记之概率图模型——贝叶斯网络的结构表示引言回顾：概率图的本质条件独立性与链式法则贝叶斯网络与条件独立性条件概率对边的方向性表达基于贝叶斯网络列出联合概率分布基于联合概率分布构建概率图概率图中条件独立性的识别同父结构顺序结构
静静的喝酒·2022-11-25 10:12

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

目录线性代数范数L2L1Frobenius范数特殊类型的矩阵和向量特征分解eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、
iwill323·2022-11-24 22:37

第十一章 表示与描述

（2016）灰度共生矩阵从条件概率角度提取纹
Tito_zzz·2022-11-24 18:26

大数据——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。
renhongxia1·2022-11-24 12:43

数据挖掘——关联规则理论部分

2.1分析事务数据库表3.关联规则挖掘4.基本概念4.1包含4.2频繁模式4.3项集4.4事务4.5关联规则4.6事务数据集4.7事务标识TID5.度量有趣的关联规则5.1支持度s5.2可信度c5.3条件概率
睡觉特早头发特多·2022-11-24 11:43

概率论基础

一、条件概率的三大公式条件概率中的条件就代表观测变量，观测变量意思就是这个变量的取值是否已经定下来了1.乘法公式2.全概率公式随机现象：在一定的条件下，并不总出现相同结果的现象称为随机现象。
Rolandxxx·2022-11-24 05:57

贝叶斯方法及其应用(1)

贝叶斯定理（英语：Bayes’theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。
kzq_qmi·2022-11-24 02:26

Python小案例：朴素贝叶斯分类器

1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。
Bryan Ding·2022-11-23 16:19

机器学习 朴素贝叶斯

文章目录一、朴素贝叶斯理论1.概述2.优缺点3.贝叶斯决策理论4.条件概率5.全概率公式6.贝叶斯推断二、贝叶斯分类器的简单应用1.数据说明2.分类三、使用朴素贝叶斯分类器对垃圾文件进行过滤1.流程介绍
没说就是0卡·2022-11-23 16:47

python小数乘法计算_用Python开始机器学习（6：朴素贝叶斯分类器）

1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。
zhucbeta·2022-11-23 16:44

python实现朴素贝叶斯算法

公式推导=>条件概率公式:，又有乘法公式：把乘法公式带入条件概率公式可得最终公式：公式理解：(1.)其中w为测试文本转化成的行向量，大小等于单词文本库的列数，每个文本库里的单词作为一个特征，这个特征只能取值为
微凉下午茶·2022-11-23 16:13

基于朴素贝叶斯分类器的西瓜数据集 2.0 预测分类_朴素贝叶斯（转载自Morgan）...

贝叶斯定理贝叶斯定理通俗点讲就是求在事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，记为P(A|B)，被称为A的后验概率，也称为条件概率。其基本公式为：P(A)就叫做先验概率或边缘概率。
weixin_39722196·2022-11-23 16:43

【贝叶斯分类3】半朴素贝叶斯分类器

文章目录1.朴素贝叶斯分类器知识回顾1.1类别，特征1.2风险，概率1.3类条件概率2.半朴素贝叶斯分类器学习笔记2.1引言2.2知识卡片2.3半朴素贝叶斯分类器2.4独依赖估计2.4.1简介2.4.2SPODE
NoB⁢ug·2022-11-23 16:07

朴素贝叶斯算法面试问题汇总

2）求条件概率分布。即情况下，x每个属性对应的概率。3)求联合概率
是暮涯啊·2022-11-23 16:01

朴素贝叶斯（例题推导）

先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率条件概率是指在事件Y=yY=y已经发生的条件下，事件X=xX=x发生的概率。
咕噜qqq·2022-11-23 15:23

概率论与数理统计期末考试复习总结

高数叔概率论笔记pdf目录一、随机时间与概率—day11.随机事件与样本空间的概念2.事件的关系（集合之间的关系）3.事件的运算律—交换律-结合律-分配律-德摩根律4.概率的概念和性质5.古典概型6.条件概率
郭晋龙·2022-11-23 11:47

机器学习 -朴素贝叶斯

贝叶斯的定义：一件事发生的可能性联合概率：是多个条件同时成立的概率条件概率：事件A在事件B发生条件下的概率注：朴素的含义又称为概率贝叶斯使用的优缺点：特别提醒：为了防止在贝叶斯计算的过程中出现概率为0的情况
CY1098177647·2022-11-23 10:32

朴素贝叶斯算法

1.1先验概率  先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率1.2条件概率  条件概率是指在事件Y=yY=y已经发生的条件下，事件X=xX=x
起跳的小糖·2022-11-23 03:59

3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第3天）概率分析篇：条件概率、全概率与贝叶斯公式

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、概率与机器学习1.1概率1.2机器学习中的概率二
小胡说人工智能·2022-11-22 22:31

干货来袭！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第2天）微积分篇：极限与导数、梯度下降与积分

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、极限与导数1.1极限1.2导数1.2.1
小胡说人工智能·2022-11-22 22:01

马尔可夫链

，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时
森森rq·2022-11-22 21:08

基于朴素贝叶斯算法实现情感分类

算法原理贝叶斯定理贝叶斯定理是一个计算条件概率的公式。通过已
浓汤·2022-11-22 21:04

从零点五开始的深度学习笔记——VAE(Variational AutoEncoder) （一） 预备知识

VAE-VariationalAutoEncoder学习笔记1.VAE变分自动编码器1.1StackedAutoEncoder回顾1.2VariationalAutoEncoder结构2.预备知识2.1概率2.1.1概率分布2.1.2条件概率
无始之始·2022-11-22 21:26

朴素贝叶斯算法实现

实现步骤：1，创建Beyes类2，类中包括四个方法，初始化方法用来创建保存中间计算结果的容器3，fit方法用来计算数据长度、计算条件概率所需数据集、P(X)=∑kP(X|Y=Yk)P(Yk)计算P(Yk
森森rq·2022-11-22 21:55

马尔科夫链

，那么在Xt+1时刻的状态的条件概率仅依赖于前一刻的状态Xt，即：P(Xt+1∣…Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1∣Xt)既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前
yuwang__·2022-11-22 19:59

朴素贝叶斯详细推导理解

文章目录1.公式推导1.1先验后验1.2条件概率公式1.3独立性假设1.3朴素贝叶斯推导2.朴素贝叶斯参数估计2.1极大似然估计2.2贝叶斯估计1.公式推导1.1先验后验先验概率：事件发生前的预判概率。
Suppose-dilemma·2022-11-22 19:43

《统计学习方法》极简笔记P4：朴素贝叶斯公式推导

朴素贝叶斯公式推导朴素贝叶斯基本方法通过训练数据集T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)}学习联合概率分布P(X,Y)，即学习先验概率分布P(Y=c_k)条件概率分布
机器学习算法与Python实战·2022-11-22 19:43

朴素贝叶斯推导和常见问题

2、朴素贝叶斯算法流程获取训练样本，确定特征属性；对每个类别计算类各个类的类先验概率;对每个特征计算分属于各个类别的类条件概率；对于一个样本，计算每个类别的类条件概率和各特征的类先验概率乘积以第4步值最大的类别作为样本的所属类别
Torero_lch·2022-11-22 19:39

机器学习之朴素贝叶斯（算法详细推导）

条件概率P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)极大似然估计离散型——分布函数假设样本服从二项分布目标为maxθP(X∣θ)max
Diana003·2022-11-22 19:06

朴素贝叶斯常见问题总结

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，属于生成模型，即通过训练数据学习联合概率分布P(X,Y),联合分布由条件概率分布P(X|y=ck)和先验概率P(y=ck)估计得来。
RJJU·2022-11-22 18:24

【李航统计学习笔记】第四章：朴素贝叶斯

（尾巴：补充一些例子）4.1直观理解条件概率例子4.1：女朋友和妈妈掉河里了，路人拿出来3颗豆,两颗红豆1颗绿豆。如果我抽中红豆救女朋友,抽中绿豆救妈妈。
西风瘦马1912·2022-11-22 18:23

《统计学习方法》极简笔记P4：朴素贝叶斯公式推导

.,(x_1,y_1)\}T={(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN)...,(x1,y1)}学习联合概率分布P(X,Y)，即学习先验概率分布P(Y=ck),P(Y=c_k),P(Y=ck),条件概率分布
机器学习算法与Python实战·2022-11-22 18:45

手写推导朴素贝叶斯先验后验问题

条件概率：条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件概率联合概率：联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。
guojing12300·2022-11-22 18:07

机器学习笔记之高斯分布(五)推断任务之边缘概率分布与条件概率分布

机器学习笔记之高斯分布——推断任务之边缘概率分布与条件概率分布引言回顾：卡尔曼滤波高斯分布与线性计算的相关定理任务目标与推导过程任务目标求解边缘概率分布求解条件概率分布引言上一节介绍了高斯分布概率模型相关的推断问题
静静的喝酒·2022-11-22 16:57

马尔科夫链

马尔科夫链马尔科夫链概念：用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt-2,Xt-1,Xt,Xt+1,...,那么我们的在时刻Xt+1的状态条件概率仅仅依赖于时刻Xt,即：P(Xt+1|..
desehou·2022-11-22 14:10

朴素贝叶斯-公园穿凉鞋问题的推导

假设A和B是两个事件，根据贝叶斯公式：P(A∣B)∗P(B)=P(A,B)=P(B∣A)P(A)又假如在这两个事件中，我们关注的是事件A，那么称：P(A)为先验概率，即A发生的概率P(B|A)为条件概率
yy031·2022-11-22 14:45

朴素贝叶斯（Naive Bayes）

目录1相关统计学概念1.1贝叶斯定理1.2条件独立1.2.1证明1.2.2示例1.2.3应用1.3先验概率与后验概率1.4先验概率（Priorprobability）1.5条件概率（Conditionalprobability
意念回复·2022-11-22 14:13

机器学习（二）---朴素贝叶斯算法

这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。
Obgo_空空·2022-11-22 14:31

数据挖掘学习笔记3-贝叶斯与决策树

一、朴素贝叶斯贝叶斯的基础上增加了一个强假设：在y发生的条件下，各特征发生的概率独立（条件独立）即将联合条件概率转换为各条件概率的连乘积二、决策树特点是容易解读，用属性将样本层层分类，直到样本被完全分离或属性用完
irony_202·2022-11-22 13:08
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