条件概率

基于贝叶斯理论的连续型分布

根据条件概率的公式：我们可以得到p(x,θ)这个二元函数除以p(x)，再积分得到的二元函数p(θ|x)，那么这里的“条件概率”怎么解释呢？
小潤澤·2021-11-09 16:20

【机器学习】基础之概率论与信息论

文章目录引言概率论概率概率分布离散型随机变量和概率质量函数连续型随机变量和概率密度函数边缘概率分布条件概率分布条件概率的链式法则独立性和条件独立性期望、方差和协方差期望方差协方差常用概率分布伯努利分布高斯分布指数分布
Articoder·2021-10-23 18:42

机器学习进阶-贝叶斯网络

贝叶斯网络又称有向无环图模型DAG，是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量及其n组条件概率分布的性质。概率图模型条件随机场CRF贝叶斯网络的有向无环
yzy_1117·2021-10-23 10:59

数理统计_笔记

04统计量05样本数字特征02分层抽样03整体抽样04非随机的等距抽样05系统抽样04概率的基本概念05大数定律与中心极限定理01切比雪夫不等式02相关性分析03回归分析04区间估计ch3概率与抽样分布条件概率事件独立性不相容性与独立性多个事件的独立离散型
sweetieeWang·2021-10-16 20:41

机器翻译

机器翻译原理如果一个事件的概率会因为某个条件而产生变化，那在这个条件发生的情况下，这个事件发生的概率就是条件概率。比如，因为昨天晚睡了，所以今天大概率不会早起。P(早起∣晚睡)P(~早起~|~晚睡~
Debroon·2021-10-10 14:59

【概率论与数理统计】目录

第一章随机事件与概率1.1随机事件1.2等可能概型1.3频率与概率1.4概率的公理化定义与性质1.5条件概率与随机事件的独立性1.6全概率公式与贝叶斯公式第二章离散型随机变量及其分布2.1随机变量2.2
盛世隐者·2021-10-04 22:44

9月份考研记录表

日期高等数学线性代数概率统计C语言数据结构政治英语9.01行列式样本空间、随机事件及相关运算，古典概型C语言选择结构程序设计分裂结构9.02行列式、矩阵并列结构和平行结构9.03行列式、矩阵古典概型、几何概型；条件概率与概率的乘法公式
qq_41454368·2021-10-01 11:36

贝叶斯定理简单理解

目录先验概率条件概率全概率公式求迟到原因的概率（堵车造成，拉肚子造成，有事情造成）堵车造成迟到概率举例计算抽取不合格产品概率问题：抽到产品不合格来源于谁1）先验概率2）可能性函数3）后验概率贝叶斯定理韦恩图贝叶斯分类分类问题综述朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯分类的优缺点
ZhangJiQun.·2021-09-24 22:40

三种常用的朴素贝叶斯实现算法——高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法NaiveBayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.接下来先了解一下这两个定义.贝叶斯定理贝叶斯定义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
征途黯然.·2021-09-13 14:53

逻辑回归与最大熵模型

概论逻辑回归与最大熵模型都属于对数线性模型，逻辑回归求解似然函数的极大值，得到参数w，最大熵模型先转对偶问题，求得条件概率模型，也是通过极大值求解得到w。
米斯特芳·2021-08-28 23:09

机器学习算法 07 —— 朴素贝叶斯算法(拉普拉斯平滑系数、商品评论情感分析案例)

在估计条件概率P(X∣Y)时出现概率为0的情况怎么办？为什么属性独⽴性假设在实际情况中很难成⽴，但朴素⻉叶斯仍能取得较好的效果?朴素贝叶斯和逻辑回归
土豆的热爱·2021-08-23 11:53

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

因为假设特征相互独立让问题变得简单，因此称为朴素.朴素贝叶斯算法分为:伯努利朴素贝叶斯,高斯朴素贝叶斯,多项式朴素贝叶斯,因此此篇,篇幅较长,需要看某一个算法,可以使用ctrl+F进行搜索即可.朴素贝叶斯算法第一站:概率公式条件概率公式为
扁舟钓雪·2021-08-22 22:47

机器学习知识点整理（《机器学习》——周志华）

1基本概念1.1判别式模型和生成式模型判别式模型是直接对条件概率p(y∣x;θ)p(y\midx;\theta)p(y∣x;θ)建模，来预测x所属的分类。
zhongzhehua·2021-07-28 17:54

朴素贝叶斯法中带拉格朗日乘法项的参数极大似然估计

具体地，通过学习先验概率：和条件概率：进而得到联合概率分布。设的可能取值有个，的可能取值为个，则待学习的条件概率的个数为，规模随着样本维度呈指数级增长，在实际问题中不可行。
吴智深·2021-07-19 22:36

广义线性模型与逻辑回归（为什么逻辑回归要用Sigmoid函数）

根据指数分布族来构建广义线性模型的三个假设给定特征属性和参数后，的条件概率服从指数分布族，即。预测的期望，即计算，通常来说。与之间是线性的，即。逻辑回归伯努利分布
木子十千·2021-07-01 22:04

概率图模型基础(4)——局部概率模型

ConditionalProbobalityDistribution)表1.1CPD表存在的问题在《概率图模型基础(3)——贝叶斯网络的独立性》简单介绍了贝叶斯网络中的独立性特征，通过这些独立性特征能够把一个高维度的联合分布分解为低维的条件概率分布
To_QT·2021-06-26 08:38

概率分布-贝叶斯定理

第一步骤计算1-3列1列、计算互斥事件A的后验概率2列、时间A的先验概率P(A)3列、给定每个事件A,x新信息时间B的条件概率P(B|A)第二步骤1、计算第4列：用乘法公式计算每个事件和新信息B的联合概率
tibacio·2021-06-24 23:31

数据挖掘第六讲

1.马尔可夫模型过程(或系统)“将来”的情况与“过去”的情况无关,则成过程(或系统)具有马尔可夫性具有马尔可夫性的随机过程称为马尔可夫过程时间和状态都是离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链转移概率条件概率$
阿莫米德·2021-06-24 08:00

人工智能期末复习笔记2018-01-13

求已知x的情况下，标签为c_k的条件概率。
铅绘_LittleWorld·2021-06-23 13:33

2.贝叶斯决策理论

除此之外，假设条件概率密度函数也是已知的参数，用来描述每一类中特征向量的分布情况（若该类条件概率密
Marthm·2021-06-21 17:07

机器学习决策树—Apple的学习笔记

决策树学习的本质：从训练集中归纳出一组分类规则，或者说是由训练数据集估计条件概率模型。
applecai·2021-06-21 05:24

深度学习（二）从统计学角度看Loss公式

一、似然函数假设有一个训练集样本对应的标签条件概率密度公式为，给定输入，得到的概率是两个事件的联合概率密度是两个条件概率的乘积，如果他们互相独立且均匀分布的话所有观察到标签的概率为，这个就是似然函数。
升不上三段的大鱼·2021-06-20 17:09

决策树算法详解及python实现：ID3和CART

摘要决策树是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树，决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，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
小生很忙·2021-06-20 17:40

逻辑回归理解及公式推导

逻辑回归(logistic-regression)逻辑回归：个人理解就是一个线性回归经过阶跃函数的处理，变成一个二项分类器，输出结果只能是0，1的条件概率的大小，其实是一种概率模型。
投篮手型差·2021-06-19 09:27

8.gitchat训练营-朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计

表示样本被判定为类别前提下，第个特征的条件概率。现在采用另外一种方式，通过该特征在数据样本中的分布来计算该特征的条件概率。
风吹柳_柳随风·2021-06-15 15:35

最大似然估计+最大后验估计+LR

最近有时间,我查了些资料,加深了一下对这俩的理解.统计学习要素再次读到统计学习方法[1]第一章,终于开始理解1.3节的内容.统计学习方法都是由模型,策略和算法构成的.(1)模型:这里的模型,其实指的是要学习的条件概率分布
MashoO·2021-06-14 12:56

CRF:Conditional Random Fields

设一个联合概率分布P(Y)和表示它的无向图G=(V,E)，G中随机变量之间存在三种性质：成对马尔科夫性：如果u,v之间没有直接概率依赖，且它们对应的条件概率分别为，设u,v以外点的集合为O，对应的随机变量组为
yi_cloud·2021-06-13 19:16

条件概率公式、全概率公式与贝叶斯公式

0写在前面1条件概率公式P(A|B)=P(AB)/P(B)2全概率公式P(B)=P(A1B)+P(A2B)+P(A3B)3贝叶斯公式P(Ai|B)=P(AiB)/P(B)
大二哈·2021-06-12 02:38

基于概率论的分类方法—朴素贝叶斯

本章涉及到的知识点清单：1、条件概率2、贝叶斯定理3、目标概率映射4、目标概率映射的极大似然估计5、朴素定义—条件独立性假设6、分类逻辑7、优化分类器8、朴素贝叶斯分类器实战—英文评论留言分类9、文档切词
PrivateEye_zzy·2021-06-11 22:24

word2vect中的negative-sample

深感自己有很多不足…在看xinrong博士的paper：https://arxiv.org/abs/1411.2738wGJ6eEezsWj，讲得很详细了，但是看到negativesample的时候忽然发现计算条件概率的方法从
NatsuYori·2021-06-09 06:53

朴素贝叶斯的垃圾邮件分类器

点击此处可获得课程优惠券）1.朴素贝叶斯算法1.1.概述朴素贝叶斯是一种概率算法，基于条件概率这一概念。该算法有很
Spinggang·2021-06-07 06:34

Task 04|基于朴素贝叶斯的文本分类

首先我们回顾一下什么是条件概率：，意思是在B发生的条件下A发生的概率，就是下图中AB重叠的部分。
杏仁小核桃·2021-06-06 21:44

《数学之美》统计语言模型、分词

计算整个句子的概率P(S)=P(w1,w2,w3,w4,...)其中，S代表整个句子，w1,w2,w3,w4代表句子中的每个词，P(w1,w2,w3,w4,...)表示这些词按顺序出现的概率转化为：所有词语的条件概率
GaGLee·2021-06-06 02:27

概率论

模型中，条件概率=参数。通过统计得到参数（概率）的过程叫做模型的训练。
郭姣姣·2021-06-04 10:36

【机器学习笔记十一】 条件随机场（CRF）

一、基本定义条件随机场（CRF）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。
猛男Banana君·2021-05-29 19:50

NLP预训练模型

神经网络语言模型的训练目标是给定的上文个词，预测出现的概率；每个词输入到模型中首先经过One-hot编码，然后查询LookupTable(C)，得到每个词的Wordembedding：；经过隐藏层，之后再经过softmax层得到词生成的条件概率
jxnuleetcode·2021-05-19 02:11

产生式模型与判别式模型的区别

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
monitor1379·2021-05-16 00:30

朴素贝叶斯简介和实现

条件概率举例.png2.利用朴素贝叶斯进行分类的依据？
洛水青柳2017·2021-05-14 10:54

机器学习----朴素贝叶斯算法浅析和spark MLlib实现

我们在大学时都知道概率论吧，条件概率，贝叶斯定理P(A|B)表示在事件B发生的前提下A事件发生的概率:而贝叶斯定理我们直接给出：贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出
michaelgbw·2021-05-11 01:10

机器人控制概率基础：条件概率、全概率定理、贝叶斯准则、置信分布等

写在前面：本文为原创，如需转载请注明出处。欢迎大家留言共同探讨，有误的地方也希望指出。另如果有好的SLAM、ROS等相关交流群也希望可以留言给我，在此先谢过了。本文参考：《概率机器人》0引言概率是进行机器人控制、定位与建图的核心基础知识，相信这一点大家都深有体会。各种滤波算法都是根据贝叶斯概率公式的基础所衍生出来的算法。其实这点也很好理解，毕竟任何对外界的测量都是包含一定的不确定性的，而且运行的执
大二哈·2021-05-09 18:54

【细解典故】玻尔兹曼脑

由贝叶斯公式易知，条件概率P（A|B）总是不大于P（A）/P（B），等号仅当P（B|A）=1时成立。
十酒三·2021-05-05 06:01

第十三章 朴素贝叶斯分类器——条件概率的参数估计

极大似然估计极大似然估计可以拆成三个词，分别是“极大”、“似然”、“估计”，分别的意思如下：极大：最大的概率似然：看起来是这个样子的估计：就是这个样子的连起来就是，最大的概率看起来是这个样子的那就是这个样子的。（就是那个概率大选哪个而已）。极大似然估计就是在只有概率的情况下，忽略低概率事件直接将高概率事件认为是真实事件的思想。
merlinCry·2021-05-03 10:16

条件随机场（Conditional random fields）

/article/details/14897761条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型
izhangxm·2021-05-02 12:06

贝叶斯

最后求将预测对象分为每个类别的概率，取最大为预测分类优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型：标称型数据概率论是许多机器学习算法的基础，核心思想：选择具有最高概率的决策条件概率
程序猿爱打DOTA·2021-04-22 03:43

23.深度学习之自然语言处理-近似训练

不论是跳字模型还是连续词袋模型，由于条件概率使用了softmax运算，每一步的梯度计算都包含词典大小数目的项的累加。
大勇任卷舒·2021-04-21 10:19

20181215统计学知识汇总—完（基础篇）

图片发自App统计学掌握内容：条件概率、贝叶斯公式、相关独立、几何分布（超几何分布）、泊松分布、正态分布、统计抽样、估计、置
夜希辰·2021-04-20 22:15

23.深度学习之自然语言处理-近似训练

不论是跳字模型还是连续词袋模型，由于条件概率使用了softmax运算，每一步的梯度计算都包含词典大小数目的项的累加。
大勇若怯任卷舒·2021-04-20 16:41

【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
Tensor麻麻麻·2021-04-19 19:54

语言模型 Language model

N-gramLanguageModel目标：估计一句话中所有单词的联合概率设定windowsize为n，求条件概率时只考虑在i之前出现的n个单词然后利用贝叶斯公式求解每个条件概率但这样的问题在于训练预料中有些
Bernard_Yang·2021-04-19 06:24

机器学习—朴素贝叶斯（Naive Bayes）

该模型由两种可以直接从训练数据中计算的概率组成:1)每个类的概率;2)给定每个x值后每个类的条件概率。一旦计算出概率模型，就可以用贝叶斯定理对新数据进行预测。
Bobby0322·2021-04-13 06:27
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