条件概率第18页

朴素贝叶斯原理及文本分类

贝叶斯公式（由条件概率公式推导出来）：贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的，为了解决一个“逆概率”问题。比如，已知一个学生没有喝酒，没有逛街，学习了，计算该学生是否会挂科，概率为多少。

筱筱思·2022-11-19 09:08

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

kexinxin1·2022-11-19 09:38

【机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本的分类

训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别的

JasonDing1354·2022-11-19 09:31

基于朴素贝叶斯实现文本分类

模型选择贝叶斯分类贝叶斯公式朴素贝叶斯拉普拉斯平滑引入某个属性的条件概率为0，则会导致整体概率为0，为了避免这个情况，拉普拉斯平滑参数主要是将条件概率为0的属性设置为固定值文本分类过程sklearn包名介绍

彤小彤_tong·2022-11-19 09:29

强化学习中累积奖赏公式的推导

转载于强化学习中累积奖赏公式的推导_qingtian11112的博客-CSDN博客_强化学习累计奖励1.一些符号解释P(C∣D)表示条件概率，在D发生的条件下，C发生的概率E[C∣D]表示在D发生的条件下

qq_54867493·2022-11-19 07:56

Diffusion model—扩散模型

文章目录摘要一、简介二、扩散过程2.1定义扩散过程2.2重参数技巧得到迭代公式2.3得到全局扩散公式2.4扩散过程实现代码2.4.1总结扩散公式2.4.2代码三、逆扩散过程3.1目标公式3.2后验条件概率四

原来如此-·2022-11-19 07:02

朴素贝叶斯分类器

则认为此待分类项属于该类别（如y1=0.2y2=0.11y3=0.5，咱们认为该项属于y3）3、算法流程图4、具体概率计算（需要用到算法流程图的信息）找到已知分类的集合，即训练样本集计算各个类别下各个特征属性的条件概率

小白学AI·2022-11-19 06:06

统计学习方法笔记七----决策树

它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

爱科研的徐博士·2022-11-19 03:34

决策树简单介绍

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。

随心Lc·2022-11-19 01:09

（pytorch进阶之路）DDPM扩散概率模型

文章目录概述前置知识diffusion图示扩散过程逆扩散过程后验的扩散条件概率似然函数算法代码实现概述扩散概率模型《deepunsupervisedlearningusingnonequilibriumthermodynamics

likeGhee·2022-11-19 01:36

logistic回归梯度下降算法

由于sigma函数的特性，我们可作出如下的假设：上式即为在已知样本X和参数θ的情况下，样本X属性正类(y=1)和负类(y=0)的条件概率。

gongxun1234·2022-11-18 16:12

机器学习模型5——贝叶斯分类器

前置知识条件概率贝叶斯公式（贝叶斯模型还是很好理解的，主要基于高中就学到过的条件概率。）

weightOneMillion·2022-11-18 11:08

机器学习中的贝叶斯与朴素贝叶斯

贝叶斯是用来描述两个条件概率直接的关系。

芝士小奶盖·2022-11-18 00:10

宋浩《概率论与数理统计》自用笔记

文章目录第一章概率论的基本概念古典概型几何概型公理化条件概率独立性第二章随机变量及其分布离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数分布函数离散型的分布函数连续型的分布函数离散型分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型分布均匀分布指数分布正态分布随机变量函数的分布离散型连续型第三章多维随机变量及其分布二维离散型的联合分布和边缘分布二维连续型的联合分布和边缘分布第四章随机变

Lapsey·2022-11-17 21:08

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）适合如我这般完全忘记数学知识的小白，大佬可绕行贝叶斯定理先验概率条件概率极大似然估计贝叶斯估计公式解读：贝叶斯公式、极大似然估计、贝叶斯公式变形正则化（regularizer

Lipyoung·2022-11-17 13:38

一文看懂自然语言处理语言模型 n-gram word-embedding CBOW Skip-gram word2vec glove解读

1.n-gram自己理解:n代表窗口长度，n-gram的思想就是先滑窗，然后统计频次，然后计算条件概率，你可以取前面n个的条件概率，不一定要取全部的，最后得到的是整个句子的一个概率，那这个概率可以代表句子的合理性

HxShine·2022-11-16 17:55

学习笔记（7）——条件随机场(CRF)与序列标注

1机器学习的模型谱系机器学习的模型谱系图如下图所示:根据建模的究竟是联合概率分布P(x,y)还是条件概率分布P(y|x),派生出生成式模型与判别式模型。

StriveQueen·2022-11-16 13:48

机器学习笔记之条件随机场(四)建模对象描述(参数表示vs向量表示)

机器学习笔记之条件随机场——建模对象描述引言回顾：最大团与势函数最大熵模型条件随机场条件随机场的合理性个人理解：条件随机场PDF的表示形式向量角度描述条件概率(2022/11/13)状态转移过程逻辑解释条件概率的简化过程场景设计简化过程引言上一节介绍了最大熵马尔可夫模型

静静的喝酒·2022-11-16 13:15

机器学习笔记之条件随机场(五)条件随机场需要解决的任务介绍

机器学习笔记之条件随机场——条件随机场需要解决的任务介绍引言回顾：条件随机场条件随机场要解决的任务引言上一节介绍了条件随机场的建模对象——条件概率P(I∣O)\mathcalP(\mathcalI\mid

静静的喝酒·2022-11-16 13:11

概率论第三章--多维随机变量及其分布

1.1.2、分布函数1.1.3、边缘分布1.1.4、条件分布1.1.5、独立1.2、二维连续型1.2.1、联合分布函数F(x,y)1.2.2、联合概率密度f(x,y)1.2.3、边缘概率密度1.2.4、条件概率密度

zhaohuan_1996·2022-11-16 11:25

模式识别与机器学习（更新中）

模式识别与机器学习使用的教材，PPT为1公式推导部分直接去看白板推导2，不管是书上还是ppt都写的极其模糊先说重点：贝叶斯算概率参数估计第二讲贝叶斯学习基础贝叶斯公式先验概率是非条件概率似然概率是给定变量的条件下观测变量的概率后验概率是给定数据的条件下观测变量的概率

中二病没有蛀牙·2022-11-15 17:22

机器学习极简入门笔记-2-有监督学习基础

8.1代价函数8.2使用梯度下降法求解目标函数8.3多维情形8.4线性回归的超参数8.5线性回归程序第9章朴素贝叶斯分类器9.1分类与回归9.2贝叶斯定理9.3朴素贝叶斯算法9.4朴素贝叶斯分类器9.5条件概率的参数

南鸢北折·2022-11-15 09:00

《统计学习方法》第一章习题

三要素1）模型：贝叶斯估计与最大似然估计最后寻找都是条件概率分布2）策略：最大似然估计是经验风险最小化，贝叶斯估计是结构风险最小化3）算法：最大似然估计是显式的解析解，贝叶斯估计是用数值计算的方法求解伯努利模型是定义在取值为

Hilbob·2022-11-14 09:07

统计机器学习及监督学习概论

特点2.对象3.目的4.方法5.分类5.1基本分类5.2按模型分类5.3按算法分类5.4按技巧分类6.三要素6.1模型(1)假设空间可定义为决策函数的集合:F={f|Y=f(X)}(2)假设空间可定义为条件概率的集合

Gsqsis·2022-11-13 11:27

xgboost 正则项_XGBoost

这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。

心诚则零c·2022-11-11 13:28

机器学习笔记06：最大熵模型

最大熵原理1.1离散情形1.2连续情形2、最大熵模型3、拉格朗日乘子法4、最大熵模型学习5、极大似然估计6、模型学习的最优化算法1.梯度下降法——经典1.1求极小值原理1.2梯度下降法求最大熵模型——求条件概率分布

S1406793·2022-11-10 13:05

自然语言处理学习笔记六(条件随机场)

根据多维随机变量的建模究竟是联合概率分布还是条件概率分布，派生出生成式模型与判别式模型

犀利哗啦760596103·2022-11-09 13:32

机器学习-贝叶斯分类算法与应用

1.朴素贝叶斯分类算法原理1.1概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性

BoltBear·2022-11-09 12:47

机器学习--贝叶斯模型（6）

一、概念及公式1.1条件概率公式①、设A、B是两个事件，且P(A)>0，称P(B｜A)=P(AB)/P(A)为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率。

太原浪子·2022-11-09 12:45

机器学习-朴素贝叶斯文本分类Python实现

机器学习-朴素贝叶斯文本分类Python实现一朴素贝叶斯必须了解的概率条件概率联合概率（乘法公式）全概率公式朴素贝叶斯公式以上详解请看概率基础朴素贝叶斯文本分类最通俗易懂讲解朴素贝叶斯通俗易懂讲解朴素贝叶斯代码实现二朴素贝叶斯介绍前面提到的

weixin_41734687·2022-11-09 12:15

机器学习2--朴素贝叶斯

1.1.1基本概念1.1.2概率分布离散分布表所示用图表示为写成函数的形式连续分布表格表示图形化表示为,函数表达式：最大熵原理多变量（联合）分布，离散的联合概率分布连续的联合概率分布1.2.3独立和条件独立条件概率独立性条件独立

Ensheng Shi·2022-11-09 12:13

机器学习算法总结--朴素贝叶斯

贝叶斯定理是基于条件概率来计算的，条件概率是在已知事件B发生的前提下，求解事件A发生的概率，即P(A|B)=P(AB)P(B)，而贝叶斯定理则可以通过P(A|B)来求解P

spearhead_cai·2022-11-09 12:12

3.2 机器学习 --- 朴素贝叶斯作业

3.2机器学习—朴素贝叶斯作业口述朴素贝叶斯的条件概率公式和全概率公式条件概率分布：相当于事件B发生的情况下事件A发生的概率等于事件A发生的情况下事件B发生的概率乘以事件A发生的概率除以事件B发生的概率

紫眸猫星人·2022-11-09 12:40

机器学习——朴素贝叶斯分类器

以各特征相互独立，连续变量的正态性假设为前提==》算法精度会因此受到影响先验概率根据以往经验核分析得到的概率，如P(好瓜)=60%后验概率事情已经发生，判断这件事由于某个原因引起的可能性大小，一定程度上类似于条件概率如

图南zzz·2022-11-08 13:51

机器学习——朴素贝叶斯（Naive Bayes）详解及其python仿真

那么在掌握朴素贝叶斯算法之前，我们必须了解条件概率和全概率。1.1、条件概率公式如下：1.2、全概率公式

秃头雨雨·2022-11-08 13:20

数据挖掘（二）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)表示数据点(x,y)属于类别1（图中

我叫辰辰啦·2022-11-08 08:03

数据挖掘（三）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。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。2.决策

我叫辰辰啦·2022-11-08 08:03

有监督学习3--朴素贝叶斯和SVM

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。

TKE_manman·2022-11-07 12:42

DSSM 阅读 - Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data

所提出的深度结构化语义模型（deepstructuredsemanticmodel）使用点击数据训练，训练的目标是给定query下最大化clickeddocument条件概率。

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-11-06 07:07

决策树cart算法详解

这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。CART算法

菜鸟研究僧同学·2022-11-04 16:56

决策树（一）——构建决策树

它可以认为是if-then规则集合，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

IMPORT_UTIL·2022-11-04 16:17

李航—统计学习方法第一章课后答案

1.2原题：通过经验最小化推导极大似然估计，证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失函数时，经验最小化等价于极大似然估计。以下答案写起来比较简洁清晰。

xiaoxiao_wen·2022-11-04 13:37

CRF-条件随机场

概述CRF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随机场。线性链条件随机场属于由输入

三方斜阳·2022-11-03 10:44

【机器学习】算法之决策树

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、

Amelie_xiao·2022-11-02 23:10

机器学习之决策树CART算法

接上期：文章目录一、理论知识1.0、特征选择：基尼指数1.1、决策树的生成1.2、CART剪枝二、python实战一、理论知识CART算法是给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法

小磊要努力哟·2022-11-02 23:40

cart算法_机器学习笔记——分类回归树CART与剪枝

CART算法本质上输出的是给定输入集合的条件下，输出随机变量的条件概率分布。在CART中，每个结点都只有两个子结点，其对于特征的判断是基于是与否，而非该特征到底有多少个取值。

weixin_39687881·2022-11-02 22:33

概率论与数理统计学习：随机向量（三）——知识总结与C语言实现案例

本期知识点：条件分布条件分布的概念离散型随机变量的条件概率分布连续型随机变量的条件概率密度随机变量的独立性那么首先进入知识总结的环节条件分布☁️条件分布的概念请大家先回忆一下，我们最开始是不是也学过这个啥条件的东西

0202ohh·2022-11-01 08:30

概率论与数理统计学习：随机事件（二）——知识总结与C语言实现案例

那么话不多说，先梳理一下这期的知识点：条件概率啥是条件概率？把它分开读就是，“有条件的概率”，也就是这个概率有前提条件。

0202ohh·2022-11-01 07:59

「收藏」人工智能中常见机器学习算法优缺点有哪些？

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

喜欢打酱油的老鸟·2022-10-31 10:59

Python3《机器学习实战》学习笔记（三）：朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器

文章目录一、简介二、朴素贝叶斯理论2.1贝叶斯决策论2.2条件概率2.3全概率公式2.4贝叶斯推断2.5朴素贝叶斯推断三、代码实现3.1创建实验样本3.2创建词汇表3.3数据样本转化为对应尺寸的出现频率表

Charliefive·2022-10-28 14:24

推荐频道

条件概率