条件概率

机器学习之朴素贝叶斯原理

机器学习之朴素贝叶斯原理1朴素贝叶斯简介2统计学知识①联合概率与条件概率②贝叶斯定理3算法使用过程4多种朴素贝叶斯①Gaussian②Multinomial③Bermoulli1朴素贝叶斯简介作为机器学习中少有的生成模型
喽哥·2022-05-02 07:34

机器学习实战-朴素贝叶斯算法

条件概率为了计算概率，就得翻出概
我非英雄·2022-04-23 07:08

【机器学习】机器学习实战-朴素贝叶斯

（相对的是频数概率，只从数据本身获得结论，并不考虑逻辑推理及先验知识）条件概率贝叶斯准则【公式】贝叶斯分类准则如果，那么属于类别如果，那么属于类别一般流程收集数据：可以使用任何方
Treasureashes·2022-04-23 07:33

python朴素贝叶斯通过各项因素预测学生成绩_python 机器学习之朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器会单独考量每一纬度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量作出预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个纬度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。
weixin_39609650·2022-04-22 07:23

机器学习（五）：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯1.关于朴素贝叶斯2.朴素贝叶斯2.1贝叶斯决策理论2.2条件概率2.2.1贝叶斯准则3.文本分类3.1从文本中构建词向量3.2计算概率3.3使用分类器分类3.3文档词袋模型4.示例：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件
qq_45792429·2022-04-22 07:16

机器学习实战：朴素贝叶斯和Logistic回归

机器学习实战文章目录机器学习实战一、基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯概述2、贝叶斯决策理论&条件概率贝叶斯决策理论条件概率使用条件概率来分类3、朴素贝叶斯原理工作原理开发流程算法特点4、朴素贝叶斯项目案例项目案例
RexT1·2022-04-22 07:45

机器学习—— 朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器简述条件概率贝叶斯公式拉普拉斯平滑文本向量化MultinomialNB条件概率在进入朴素贝叶斯分类算法的学习之前，我们需要先了解一些概率论的知识，首先来看看条件概率吧。
熊️兔·2022-04-21 07:27

机器学习实战-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.决策树场景一个叫做“二十
J___code·2022-04-18 07:54

N-gram&NPLM语言模型

常见的语言模型：N-gram,决策树，最大熵模型，隐马尔可夫模型，条件随机场，神经网络等n-gram语言模型介绍：根据条件概率公式由于要计算wi出现的概率，就要统计前i-1个词出现的情况，假设词库中有n
海滩上的那乌克丽丽·2022-04-15 07:27

算法面试之Embedding

2.N-gram模型用之前的n个文本来计算当前文本的条件概率，一个词的出现不依赖于其他任何词时，称为unigr
持续战斗状态·2022-04-11 12:47

机器学习——生成模型与判别模型 知识点总结

2）判别模型：（直接对条件概率建模，不关心背后的
阿拉灯神阿丁·2022-04-09 07:43

《程序员的数学》第二册 （概率统计）

概率的定义概率的数学定义三扇门(蒙提霍尔问题)一一飞艇视角蒙提霍尔问题正确答案与常见错误以飞艇视角表述三元组(0,F,P)一一上帝视角随机变量概率分布适于实际使用的简记方式多个随机变量之间的关系面积计算的预热联合概率与边缘概率条件概率贝叶斯公式独立性离散值的概率分布一些简单的例子二项分布期望值方差与标准差大数定律补充内容
Avery123123·2022-03-27 07:18

程序员的数学【概率论】

目录前言一、概率论与机器学习二、随机事件三、条件概率3.1条件概率公式3.2贝叶斯公式四、随机事件独立性五、随机变量5.1离散随机变量5.2连续随机变量5.3概率密度函数概率计算六、数学期望与方差6.1
辰chen·2022-03-27 07:13

YOLOv1 前向推断后处理——NMS非极大值抑制

每个gridcell包含2个boundingbox（每个boundingbox包含4个box位置坐标和1个box置信度）和20个类别的条件概率。
勤慎诚恕·2022-03-26 07:01

徐亦达 概率模型学习 ： hmm

引出：条件概率理解为一对应无限的函数上的一个自变量点的情况p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)是有多种解释的或者是隐含了具体应用情况的，以下将条件概率分布p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)解释为以一对应无穷的函数且给任意某一对
Leibniz infinity sml·2022-03-25 14:08

【菜鸟笔记|机器学习】贝叶斯分类器

那么如何计算先验概率和条件概率呢？概率模型的训练过程就是参数估计的过程。对于参数估计，有两种解决方案：频率学派
武咏歌·2022-03-25 07:59

关于《机器学习实战》朴素贝叶斯分类器的实现代码是否有问题的讨论

1.关于计算条件概率《机器学习实战》：贝叶斯分类器的训练函数trainNB0(trainMatrix,trainCategory)是计算先验概率和条件概率的函数，与《统计学习方法》上例子进行对比，计算的先验概率一致
是yuyu呀·2022-03-25 07:20

机器学习--朴素贝叶斯分类器（python手动实现）

机器学习-朴素贝叶斯分类器简介名词介绍公式概率分布数据集及代码实现代码实现定义容器对象循环提取十个桶文件中的数据，分门别类存储计算先验概率，条件概率预测分类测试集验证预测测试十折交叉验证代码汇总总结简介朴素贝叶斯
佩亦之·2022-03-25 07:48

高斯过程回归（GPR）—— 数学推导

补充知识点：1.高斯分布；2.条件概率P的值：P=N(u,E)？？posterior：后验分布GP：连续域上，无限多个高维随机变量（高斯分布）所组成的随机过程。
满腹的小不甘_静静·2022-03-23 08:47

高斯过程回归的权空间观点推导及代码实现

文章目录1.高斯过程简介1.1定义2.部分基础知识（已具备的直接跳至第3节）2.1部分矩阵计算基础2.1.1分块矩阵求逆2.1.2矩阵求逆引理2.2多元高斯分布2.2.1联合分布2.2.2条件概率分布2.2.3
黄某人学不完了·2022-03-23 07:57

人工智能之主观贝叶斯方法及贝叶斯公式附加相关习题

概率论基础条件概率全概率公式基本贝叶斯公式产生式规则：IFETHENHi主观贝叶斯的基本思想知识不确定性的表示以下为公式V：几率函数取值范围为［0,+∞］所以几率函数就是把p(x)放大了证明关于LN的公式推导思路
源代码•宸·2022-03-06 10:48

马尔可夫链学习笔记

\rbrace{Xn,n=1,2,...}的构造使得Xn+1X_{n+1}Xn+1的条件概率分布仅依靠于XnX_nXn的值而与其
moge19·2022-03-05 07:49

随机抽样之CDF逆变换法（未完待续）

原理原理一：条件概率原理二：CDF逆变换抽样X=(X1,X2.......Xn)X=(X_1,X_2.......X_n)X=(X1,X2.......Xn)是一个n维
贪玩懒悦·2022-02-26 07:52

第一章：概率空间1.2

所以我们很容易求出其条件概率。因此我们想到由联合分布去求边缘分布。对于离散分布而言，由联合分布去求边缘分布我们只需要去求代数和就可以了
Einstellung·2022-02-21 01:30

贝叶斯

学过概率理论的人都知道条件概率的公式：即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。
am_skyf·2022-02-20 23:47

【读书笔记】贝叶斯原理

频率学派和贝叶斯学派频率学派贝叶斯学派概率的定义事件重复若干次后频率的极限事件发生的不确定程度判别方法没有先验概率；要求事件是可重复的有先验概率描述不确定程度置信区间或p值后验概率求解方法（测量全世界大学生的平均身高）认为这是一个确定值，用极大似然估计求解认为不同值都有一个概率，用贝叶斯定理求解后验概率条件概率的来源除了逻辑学中正误确定的论断
木坑·2022-02-18 13:00

python机器学习基础04——sklearn之朴素贝叶斯

文章目录朴素贝叶斯算法高斯模型多项式模型朴素贝叶斯算法相关重点处：https://blog.csdn.net/xiaoyoupei/article/details/122641753贝叶斯思想，其实就是计算出条件概率
友培·2022-02-16 07:51

Support Vector Machine

在LR模型中，我们通过对条件概率建模得到.对于每一个输入的实例,当且仅当或者等价于
TSW1995·2022-02-16 00:31

如何理解条件概率？

我们来看一个例子，一个国家有三个省份，分别是F省，G省和H省，三个省份的土地面积分布是P(F),P(G)和P(H)，每个省份分为城市和农村两个部分，现在国家派下调研员，调研这三个省份的城市化情况，他得到了关于三个省份城市农村数据表格（见表1），并根据表格画出了更形象的占比图（见图1）表1三个省份的城市农村数据图1三个省份城市农村占比图调研员要计算城市化指标出来，以便评比三个省份的城市化率情况，他利
lansoul·2022-02-15 11:15

第七章 贝叶斯分类器

试答系列：“西瓜书”-周志华《机器学习》习题试答7.1试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前三个属性的类条件概率。
lsly·2022-02-14 20:20

统计学习：逻辑回归与交叉熵损失（Pytorch实现）

1.Logistic分布和对率回归监督学习的模型可以是概率模型或非概率模型，由条件概率分布\(P(Y|\bm{X})\)或决策函数(decisionfunction)\(Y=f(\bm{X})\)表示，
orion-orion·2022-02-14 11:00

概率与统计——条件概率、全概率、贝叶斯、似然函数、极大似然估计

条件概率事物A独立发生的概率为，事物B独立发生的概率为，那么有：表示事物B发生之后事物A发生的概率；表示事物A发生之后事物B发生的概率；全概率我们可以将公式写成全量的形式：表示全量相互排斥且性质关联的事物
随风溜达的向日葵·2022-02-13 20:49

图像局部纹理特征——GLCM（Grey-Level Co-occurrence Matrix）

该矩阵中的元素值表示灰度级之间联合条件概率密度P（i,j|d,θ），即在给定空间距离d和方向θ时，灰度以i为起始点（行
ShaderJoy·2022-02-13 07:54

统计学习方法 李航 决策树模型 python sklearn 实现 及课后习题

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点在于模型具有可读性，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。
蒜苗爱妞妞·2022-02-11 16:16

善用贝叶斯公式做决策

见下图：image.png公式看起来稍微有点复杂,不过不要害怕,以下我们将一一来做拆解：P(A|B)=已知B发生后,A发生的条件概率,也可称为A的"后验概率"(新信息B出现
Peihan·2022-02-11 09:59

python 逻辑回归 复杂抽样_【课程笔记】《Udacity数据分析（入门）》「纳米学位」——第 4 部分：统计学 ——By Tensor麻麻麻...

第4部分：统计学仅作为学习记录作为参考统计学-总共分为16部分：1、描述统计学-第一部分(选修)2、描述统计学-第二部分(选修)3、录取案例分析4、概率5、二项分布6、条件概率7、贝叶斯规则8、Python
weixin_39614011·2022-02-11 07:56

逻辑回归总结

1、面试：一句话解释逻辑回归LR是一种用于分类问题的对数线性判别式模型，由条件概率表示，其形式为参数化的逻辑斯蒂分布，可通过监督学习方式来估计模型参数。
0过把火0·2022-02-11 00:14

机器学习入门（八）朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计

P(Fi|C)表示样本被判定为类别C前提下，第i个特征的条件概率。之前，对于P(Fi|C)我们用频率来作为概率的估计，就如同上面例子中做的那样。
米饭超人·2022-02-10 00:46

李航《统计学习方法》拾遗-朴素贝叶斯

朴素贝叶斯是典型的生成模型，因此我们要估计的是X和Y的联合概率分布P(X,Y)，估计联合概率分布，可以用我们之前学到的条件概率，即P(X=x|Y=ck)=P(X=x,Y=ck)/P(Y=ck)。
文哥的学习日记·2022-02-09 05:08

pytorch之BI-LSTM CRF（六）

1、计算CRF的条件概率CRF计算条件概率y是标签序列，x输入的单词序列2、分数计算由对数函数确定3、Bi-LSTMCRF中分数的确定在Bi-LSTMCRF中,定义了两种状态:emission和transition
frostjsy·2022-02-07 07:49

概率论-概率中逗号分号和竖线

概率中逗号分号和竖线p(a,b)指a、b两个事件同时发生的概率,逗号在这里连接两个事件,表示与的关系p(x|theta)不总是代表条件概率；也就是说p(x|theta)不代表条件概率时与p(x;theta
喜欢历史的工科生·2022-02-06 07:00

概率机器人：测距传感器的波束模型

模型的特性取决于传感器：成像传感器：通过投影几何学建立声纳传感器：通过描述声波和声波在环境表面上的反射建立测量模型定义为一个条件概率密度p(zt∣xt,m)p(z_t|x_t,m)p(zt∣xt,m)，
JasonLi0012·2022-02-05 07:59

深入AMCL(二):2d激光雷达似然域测量模型

首先，概率滤波的思想目的是为求变量X的概率分布函数（一般情况下为条件概率分布）F(x)=P(ξ
yuanguobin01·2022-02-05 07:17

AMCL 激光测量模型

一、似然域模型likelihood_fieldmodel1、原理它是一种“特设(adhoc)”算法，不必计算相对于任何有意义的传感器物理生成模型的条件概率。而且，这种方法在实践中运行效果良好。
cjn_·2022-02-05 07:09

第七章 贝叶斯分类器

在解释其基本原理之前，再次了解一下何为先验概率、条件概率和后验概率。先验概率：根据以往的经
尘濯·2022-02-03 18:37

卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器的前言卡尔曼滤波器的推导卡尔曼滤波器的相关基础知识卡尔曼滤波器的仿真卡尔曼滤波器的总结卡尔曼滤波器的前言首先，介绍条件概率。
modest_laowang·2021-12-08 23:25

机器学习 —— 朴素贝叶斯

目录一、基于贝叶斯决策理论的分类方法二、条件概率三、朴素贝叶斯分类器四、使用朴素贝叶斯进行文档分类4.1准备数据：从文本中构建词向量4.2训练算法：从词向量计算概率4.3测试算法：根据现实情况修改分类器
DreamWendy·2021-11-29 18:57

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯公式：二.使用Python进行文本分类三.使用朴素贝叶斯进行垃圾邮件过滤一.朴素贝叶斯1.条件概率知识:事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。
SUGA没有R·2021-11-21 01:37

DataWhale——人工智能、机器学习与深度学习绪论

机器学习与深度学习人工智能定义人工智能历史机器学习分类，按照监督方式深度学习主要应用数学基础张量基本知识矩阵的秩：矩阵的逆矩阵的广义逆矩阵矩阵分解矩阵特征分解常见的概率分布二项分布均匀分布高斯分布***指数分布多变量概率分布条件概率联合概率条件概率和联合概率的关系贝叶斯公式
小陈phd·2021-11-17 10:26

python机器学习朴素贝叶斯算法及模型的选择和调优详解

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
·2021-11-12 17:12
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他