条件概率第17页

41.朴素贝叶斯Naive Bayes公式推导与理解+求解公园凉鞋问题(借助文氏图)

睡觉特早头发特多·2022-11-22 09:24

关联规则之购物篮分析

置信度，表示关联规则X-->Y中，发生X的前提下也出现了Y，其实就是一种条件概率，其数学表达式为：该

Sim1480·2022-11-22 09:54

5. 机器学习——分类算法-朴素贝叶斯算法（笔记）

1.常见的例子1.1垃圾邮件分类1.2文章分类2.概率基础简单的一个例子，职业和体型与女神是否喜欢的关系：2.1联合概率和条件概率可以看到第一问题很简单4/7，第二个问题是求联合概率p(程序员，匀称)=

枫城雪·2022-11-22 08:00

机器学习经典算法笔记之二：朴素贝叶斯

机器学习经典算法笔记之二：朴素贝叶斯什么是朴素贝叶斯算法实例：用朴素贝叶斯实现新闻文本分类算法需要注意的细节1、P(Fx|C)=0的处理方式需要理清的概念1、朴素贝叶斯用途2、联合概率、条件概率、事件独立

Lyyyyyyyy?·2022-11-22 07:46

sklearn学习笔记（6）——朴素贝叶斯算法

概率基础概率的定义为一件事情发生的可能性联合概率和条件概率联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B);P(A,B)=P(A)P(B)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记作

卞亚超·2022-11-22 07:42

Diffusion Model（1）：预备知识

文章目录DiffusionModel（1）：预备知识一、贝叶斯公式二、重参数化三、KL散度DiffusionModel（1）：预备知识一、贝叶斯公式1.条件概率:p(X=x∣Y=y)p(X=x\vertY

MaZhe丶·2022-11-22 05:52

利用朴素贝叶斯原理过滤垃圾邮件（TF-IDF算法）

本人是新手，为了还原该过程用了自己的方法，可能时间复杂度较高，并且在训练数据时也没有用到SKlearn模块中的贝叶斯分类器，是为了尝试自己去还原求后验条件概率这个过程。

等我复活再拆塔·2022-11-22 03:50

点互信息（PMI）和正点互信息（PPMI）

从后两个条件概率可能更好解释，在y出现的条件下x出现的概率除以单看x出现的概率，这个值越大表示x和y越相关。log来自于信息论的理论，而且log1=0，

Sunny.T·2022-11-22 01:12

机器学习：生成模型和判别模型的区别

简而言之，判别模型基于条件概率进行预测，用于分类或回归。另一方面，生成模型围绕数据集的分布来返回给定示例的概率。一、判别模型判别模型特别用于监督机器学习。

JacksonKim·2022-11-21 23:12

黑马程序员机器学习Day2学习笔记

一.转换器和预估器二.KNN算法网格搜索和交叉验证KNN案例：Facebook预测签到位置朴素贝叶斯联合概率、条件概率与相互独立决策树信息熵回顾传统机器学习算法流程：1.获取数据2.数据处理3.特征工程

文鸿开源工作室·2022-11-21 21:40

python实现朴素贝叶斯分类的手写数字识别_利用贝叶斯算法实现手写体识别（Python）...

/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-##########################################Bayes:用来描述两个条件概率之间的关系#参数:

weixin_39927623·2022-11-21 19:36

判别式与生成式模型的区别

GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：对于输入x，类别标签y：产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布

如月旖旎·2022-11-21 18:03

生成模型与判别模型的区别与理解

判别方法（Discriminativeapproach）由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。

xiaobai_Ry·2022-11-21 18:03

生成模型和判别模型的解释与举例

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。判别模

Arwin（Haowen Yu）·2022-11-21 18:01

机器学习笔记之高斯分布(四)基于高斯分布的推断问题介绍

机器学习笔记之高斯分布——基于联合概率分布求解条件概率分布引言回顾推断任务介绍概率分布与概率模型高斯分布推断任务场景构建推导任务描述推导过程相关定理介绍边缘概率分布推断条件概率分布推断关于P(Xb∣Xa

静静的喝酒·2022-11-21 16:13

机器学习——决策树和随机森林

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

yfqh9588·2022-11-21 15:31

python实现简易动态贝叶斯网络的推断

python实现动态贝叶斯网络具体的贝叶斯网络知识网上有很多，用的都是pgmpy，大概步骤都是1）定义贝叶斯网络的节点和边；2）定义根节点先验概率和其他节点条件概率3）将条件概率cpd和网络关联4）完成需要的推理下面上代码

天青影波平·2022-11-21 13:06

python中的贝叶斯网络构建(TabularCPD)

我只是应用一下说明一下，本文会详细说一下如何通过TabularCPD构造条件概率分布CPD（conditionprobabilitydistribution）表格，以及各个参数的意义，如果需要完整的贝叶斯网络案例请看这个大神首先咱是这么个网络先把点点连起来

deer(écho)·2022-11-21 12:27

统计学习方法笔记（李航）———第四章（朴素贝叶斯法）

根据训练集估计模型的先验概率、条件概率，再按照后验概率最大化的准则，给出输入实例的分类预测。它的算法实现很简单，但理论证明并不容易。

越前浩波·2022-11-21 10:01

李航《统计学习方法》第二版-第四章朴素贝叶斯

朴素：意味着做出了条件独立性的假设，但条件不可能都是独立的分母为分类讨论，分类讨论在求和要输出哪一种类别输出条件概率最大，为生成模式判别模型根据两者之间的差别，不需每个分别建立模型4.2.3贝叶斯估计sj

so_kind·2022-11-21 10:26

《统计学习方法》第四章朴素贝叶斯总结与习题

1.贝叶斯公式推导首先有条件概率公式如下：P(A∣B)=P(AB)P(B),P(B∣A)=P(AB)P(A)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)},P(B|A)=\frac{P(AB)}{P

Hilbob·2022-11-21 10:45

NLP基础知识整理

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。

china1000·2022-11-21 09:40

297个机器学习彩图知识点（5）

1.岭回归2.安斯库四重奏3.偏差方差4.自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略

冷冻工厂·2022-11-21 07:57

机器学习 --- 朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率任务描述本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握条件概率。

小段学长·2022-11-21 06:49

【python机器学习：朴素贝叶斯分类算法】

python机器学习：朴素贝叶斯分类算法朴素贝叶斯介绍贝叶斯公式基本思想示例分析数据展示先验概率和条件概率算法步骤：代码计算先验概率和条件概率分类朴素贝叶斯介绍贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础

鵬哥·2022-11-21 05:40

机器学习之朴素贝叶斯分类

文章目录朴素贝叶斯例题核心代码实现参考朴素贝叶斯基于朴素贝叶斯公式来估计后验概率P（c|x）的主要困难在于类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。

Icy Hunter·2022-11-21 05:34

python决策树预测模型_机器学习：决策树（Decision Tree）

在分类问题中，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。

weixin_39874196·2022-11-20 23:20

老王有两个孩子，已知至少有一个孩子是在星期二出生的男孩。问：两个孩子都是男孩的概率是多大？

条件概率的题目一定要看清楚条件信息。问题描述：老王有两个孩子，已知至少有一个孩子是在星期二出生的男孩。问：两个孩子都是男孩的概率是多大？

Bupt_Luke·2022-11-20 23:48

利用python进行自然语言处理学习笔记——chap2

第二章.获得文本语料与词汇资源语料库和相关资源条件概率分布3.WordNet古登堡语料库：ProjectGutenbergimportnltknltk.corpus.gutenberg#includingfileids

foursight·2022-11-20 22:40

决策树原理及CART算法python实现

及其简单实现具体内容看目录决策树概念决策树是一种基本的分类与回归的算法，其模型呈树形结构，在分类问题种，表示基于特征对实例进行分类的过程，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分类与回归一个比较浅层的区别是回归针对连续变量

Coding_Cadenza·2022-11-20 20:15

机器学习概述

高斯分布(正态分布)、指数分累计分布函数CDF:随机变量X取值小于等于x的概率cdf(x)=P(X≤x)联合概率分布(JointProbabilityDistribution)、条件概率(ConditionalProbabilit

Robin_yy·2022-11-20 19:17

逻辑回归（Logistic Regression）详解

g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1原始的条件概率为（w是设定好的向量矩阵，x是特征表示为的向量，b是偏置项。

ㄣ知冷煖★·2022-11-20 17:20

Global attention与 Soft attention ——论文笔记

anthology/D15-1166/1-2节：首先，介绍了Neuralmachinetranslation模型，机器翻译系统是一个神经网络，它直接模拟将源句子x1，…，xn翻译成目标句子y1，…，xn的条件概率

风铃777·2022-11-20 16:36

用Keras构造日文的神经网络语言模型

给定一个长度为m的句子，则可以有概率P(w1,...,wm)P(w_1,...,w_m)P(w1,...,wm)由条件概率公式有P(w1,...wm)=∏i=1mP(wi∣w1,...wi−1)

GjZr·2022-11-20 13:59

机器学习实践（二）——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。

m0_63169186·2022-11-20 11:26

YOLO回归框后处理

个候选框后处理第一步置信度过滤：共有7x7x2=98bboxes，假设一个类别为dog，将所有置信度小于0.2阈值(自设置)的概率全部抹0；上图中的每一列是置信度（存在目标的概率P(obj)）与类别概率（这里的类别概率是条件概率

陈工啊·2022-11-20 07:41

机器学习-贝叶斯分类器原理及其sklearn实现

我们假设样本的特征向量服从某种概率分布，则可以计算特征向量属于每个类的条件概率，条件概率最大的即为分类结果。如果假设特征向量各个分量之间相互独立，即为朴素贝叶斯分类器。

追天一方·2022-11-20 05:02

CRF（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，具体来说，若令x=

二叉树不是树_ZJY·2022-11-20 03:17

机器学习--决策树的创建与实现

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。

qq_53951219·2022-11-20 03:24

朴素贝叶斯0概率参数的统计学习定制方法

2、贝叶斯0概率的处理方法一般采用拉普拉斯平滑，此方法在先验概率上偏向了小分类，在特征条件概率上偏向了大分类。这里需要理解拉普拉斯平滑的核心思想：平等对待新出现的样本与特征值。

思想的牛仔·2022-11-20 01:13

文本分类中的词语重要性以及stopwords与词典

针对特定的文本数据集使用朴素贝叶斯分类时常遇到两个问题：1）如何排列数据集中的各词语的分类能力2）如何发现有针对性的停用词集合与用户词典针对已经给定标签的文本数据集，有两种思路：1）对文本数据分词后，计算出word在各个分类中的条件概率组成数列

思想的牛仔·2022-11-20 01:13

统计学习方法笔记_cbr：第十一章：条件随机场

probabilisticundirectedgraphicalmodelorMarkovrandomfield；11.2条件随机场的定义与形式给定观测求状态；定义：若随机变量Y构成的无向图，对于任意结点满足Markovrandomfield，那么称其条件概率分布为条件随机场

chenburong2021·2022-11-19 23:42

贝叶斯定理

如何理解条件概率？怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes’stheorem）？

深浅卡布星·2022-11-19 16:23

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_34107955·2022-11-19 16:08

机器学习-贝叶斯分类器（附Python代码）

https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html贝叶斯分类是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，其主要思想为：先验概率+新的数据=后验概率已知某条件概率

gao_vip·2022-11-19 15:24

卡尔曼滤波(kalman filter)超详细推导

青蛙球·2022-11-19 14:50

diffusion model原理和算法伪代码

Diffusionmodel前置数学知识VAE和多层VAE回顾1.单层VAE的原理2.多层VAE的原理Diffusionmodel扩散过程（DiffusionProcess）逆扩散过程（ReverseProcess）后验的扩散条件概率

长星照耀十三州府_·2022-11-19 12:35

【educoder 机器学习】朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率1.A2.C

小张dand·2022-11-19 12:08

保研面试的问题

流量控制，拥塞控制，各层及各层的协议计组的衡量计算机的性能指标软件工程，几个软件开发模型数据结构的链表，kmp算法，最短路径，prim和kusral，排序算法及时间复杂度高数的求导，求偏导，求极限概率论的条件概率

也哈哈哈哈·2022-11-19 11:46

朴素贝叶斯文本分类java_基于朴素贝叶斯的文本分类算法

关键字：朴素贝叶斯；文本分类第1章贝叶斯原理1.1贝叶斯公式[1]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

weixin_39620370·2022-11-19 09:19

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