条件概率

概率与数理统计学习总结三--条件概率、全概率、贝叶斯、离散型随机变量

老师课堂总结，请勿转载条件概率设试验E的样本空间为S,A,B是事件,要考虑在A已经发生的条件下B发生的概率,这就是条件概率问题.1.定义:设A,B是两个事件,且P(A)>0,称为在事件A发生的条件下事件
海州湾·2020-09-17 01:31

LDA主题模型练习1

1.本文针对LDA主题模型进行学习和练习，核心摘要如下：2.NLP中的共现对应条件概率(独立时最特殊)，最大似然估计计算字符的共现例子：3.LDA主题模型代码实例#-*-coding:utf8-*-importjiebadir1
jp_zhou256·2020-09-17 01:52

机器学习笔记——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理概率事件条件概率联合概率朴素贝叶斯算法极大似然估计贝叶斯估计代码实现参考文献贝叶斯定理概率事件事件A发生的概率记为P(A)P(A)P(A)，事件B发生的概率记为P(B)P(B)P
DylanHOO·2020-09-17 00:57

学习笔记(01):机器学习之朴素贝叶斯理论与代码实践-朴素贝叶斯公式推导

utm_source=blogtoeduP(yi|x)为后验概率p(x1|y)p(x2|y)...p(xn|y)为条件概率或称为似然p(yi)为先验概率
luogangPH·2020-09-16 23:34

概率论 课堂笔记 +思维导图

文章目录思维导图（持续更新中...）第一章概率论基本概念1.1随机试验样本空间等概念1.2频率与概率1.3等可能概型1.4条件概率1.5独立性概率论课堂笔记+思维导图传送门线性代数课堂笔记+思维导图离散数学课堂笔记
陌陌623·2020-09-16 17:37

贝叶斯模型

贝叶斯模型基于条件概率相互独立的假设，是一种基于纯统计的方法。它经常被应用于文本分类。
sdn_bupt·2020-09-16 16:41

朴素贝叶斯，Laplace平滑

拉普拉斯平滑在训练集有限的情况下，给定类别，某一特征值出现的条件概率
fxnfk·2020-09-16 05:38

贝叶斯网络

BayesianNetwork)，又称有向无环图模型(directedacyclicgraphicalmodel,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{X1,X2...Xn}及其n组条件概率分布
dianhuo3832·2020-09-16 02:24

贝叶斯网络基础

结点表示：领域变量；有向边：结点间的依赖关系；对每一个结点都对应着一个条件概率分布表，该分布表指明了该变量与父结点之间的依赖关系。二：应用领域辅助智
chunnvhuo6818·2020-09-16 01:46

白板推导系列——概率知识补充

极大似然估计多维高斯分布局限性已知联合分布求边缘概率和条件概率已知边缘概率和条件概率求联合概率杰森不等式
mh_mpc·2020-09-16 01:13

最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计理解（转

2.最大后验估计MAP：核心公式——条件概率公式P(thita|x)=(P(x|thita)*P(thita))/P(x)这里求令P(thita|x)最大的thita,和P(x)无关则约去。
朝回走起·2020-09-15 21:33

联合分布概率密度函数

对于离散变量，联合分布概率密度函数：P(AB)=P(A|B)*P(B)即条件概率的变式。
Jsoooo·2020-09-15 15:53

贝叶斯公式

1.概念贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的。
Jsoooo·2020-09-15 15:22

机器学习：生成模型和判别模型

首先，NavieBayes通过已知样本求得先验概率P(Y),及条件概率P(X|Y),对于给定的实例，计算联合概率，进而求出后验概率。
计科小白兔·2020-09-15 06:55

区分【生成方法】与【判别方法】

生成方法由数据学习联合概率分布P（X,Y）,然后求出条件概率分布P（Y|X）作为预测的模型，生产模型：P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)模型表示了给定输入X产生输出Y的生成关系。
元气满满的少女程序员·2020-09-15 06:11

生成模型和判别模型的对比

这个模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X)，或者条件概率分布P(Y|X)。决策函数Y=f(X)：输入一个X，它就输出一个Y，这个Y与一个阈值比较，根据比较结果判定X属于哪个类别。
时光杂货店·2020-09-15 06:45

机器学习“判定模型”和“生成模型”有什么区别？

Python工程师标准>>>维基百科上Generative条目里面有个经典的案例：假设有四个samples：生成式模型的世界是这个样子：而判定式模型的世界是这个样子：也就是说：生成模型是联合概率分布，判别模型是条件概率分布
weixin_34194317·2020-09-15 06:35

浅谈生成式模型和判别式模型

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
蜗牛蜗牛慢慢爬·2020-09-15 05:50

监督学习下的判别式模型和生成式模型

这个模型的一般形式为决策函数:Y=f(X)或者条件概率分布:P(Y|X)决策函数Y=f(X)：输入一个特征为X的样本，模型输出一个Y，这个Y与一个阈值比较，根据比较结果判定X属于哪个类别。
哈喽2020·2020-09-15 05:24

判别模型和生成模型总结

区别判别模型：在有限样本的条件下建立判别函数，也就是最优分类面，实现分类（估计条件概率分布P（y|x））。
promisejia·2020-09-15 05:29

概率图模型-判别式模型与生成式模型的区别

判别式模型判别式模型的根据训练数据构建条件概率分布：p（y|x），其中y是标签集，x是输入数据。根据条件概率分布，当给定样本分布，即可得出的值。
lushilun·2020-09-15 05:50

生成方法vs判别方法+生成模型vs判别模型

生成方法：由数据首先学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)。即通过学习先验分布来推导后验分布而进行分类生成模型：生成方法学习到
watersink·2020-09-15 04:58

生成模型 VS 判别模型

article/details/84677977监督学习的任务就是学习一个模型，应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出，这一模型一般形式为决策函数：Y=f(X)Y=f\left(X\right)Y=f(X)或者条件概率分布
剑之所致，心之所往·2020-09-15 04:22

生成模型VS判别模型

生成模型定义生成方法由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：典型的生成模型有朴素贝叶斯，隐马尔可夫模型生成模型为什么叫生成模型？
flipped_Sun·2020-09-15 03:39

先验概率、后验概率、条件概率

今天看了LarryWasserman写的AllofStatistics中的第一章，第一章主要讲概率，其中最主要的就是贝叶斯公式。要了解贝叶斯公式，就得知道全概率公式：通俗的讲，先验概率就是事情尚未发生前，我们对该事发生概率的估计，例如全概率公式中P(B)就是先验概率，求解方法有很多种，全概率公式是一种，也可以根据经验等，例如抛一枚硬币头向上的概率为0.5。后验概率则是表示在事情已经发生的条件下，要
cx1468059916·2020-09-15 00:12

机器学习实战之朴素贝叶斯（一）理论

朴素贝叶斯（一）理论朴素贝叶斯的优缺点贝叶斯决策理论条件概率朴素贝叶斯的假设转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/weixin_45814668微信公众号：qiongjian0427
琼简·2020-09-14 21:57

卡尔曼滤波器的推导（Intersection、边缘化概率Marginalization、条件概率Condition）

摘要这篇博客从高斯分布的角度出发,比较形象地推导了卡尔曼滤波器;文章首先从一维高斯分布出发,然后是二维高斯分布,先对高斯分布有个大体的了解;然后使用了一些数学手段来得出高斯的联合概率分布由连部分组成:条件概率和边缘概率
归海钢刀·2020-09-14 18:21

模型选择-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。【决策树组成】：根决策点：对应一个特征判断。决策节点：对应一个特征判断。叶子节点：对应决策结果。
clvsit·2020-09-14 18:15

条件随机场（CRF）及CRF++安装使用

言下之意，就是对于给定的输出，标识序列Y和观测序列X，条件随机场通过定义条件概率P(Y|X)，而不是联合概率分布P(X,Y)来描述模型。很清楚了，这是个判别模型。
萝卜虫·2020-09-14 17:33

机器学习—分类模型

第二章分类模型给定训练数据分类任务学习一个输入x到输出y的映射f：//最大后验估计其中，y为离散值，其值范围为标签空间：当C=2时，为两类分类问题贝叶斯公式先验概率p(y=c)//根据以往的经验和分析得到的概率类条件概率
qq_389825161·2020-09-14 14:46

贝叶斯公式的理解（先验后验的区别）和极大似然估计

目录一、贝叶斯公式的理解1、条件概率2、全概率公式3、贝叶斯公式4、先验概率和后验二、极大似然估计例子参考文章：一、贝叶斯公式的理解一直容易把最基础的贝叶斯公式里的概念搞混（主要是先验后验）。
abc200941410128·2020-09-14 08:23

一步转移概率矩阵的实现

我们约定记链的状态空间为在链的状态下，马尔科夫性通常用条件分布律来表示，即满足有记上式右端为我们称条件概率为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到aj的转移概率。
非典型废言·2020-09-14 07:57

【ML】从HMM到CRF，我学到了什么？

目录可以略过的前言朴素贝叶斯条件随机场最大熵马尔可夫模型条件随机场参考可以略过的前言以前总结HMM与CRF的区别是什么，只是记住了HMM是生成模型，CRF是条件概率分布模型，深一点的，HMM针对于建模，
一心想做工程师·2020-09-14 06:35

概率论与统计(二)概率论知识总结

文章目录1.概率定义2.条件概率2.1条件概率公式2.2贝叶斯公式3.独立性4.随机变量4.1随机变量定义4.2离散型随机变量4.3连续型随机变量4.4联合分布随机变量5.期望、方差与协方差5.1期望5.2
转大数据的环境人·2020-09-14 05:06

统计学习方法 第十一章 条件随机场

条件随机场（CRF，conditionalrandomfield）是给定一组输入随机变量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科夫随机场。
Akari0216·2020-09-14 00:45

条件概率，全概率，贝叶斯公式理解

简介学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；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。
weixin_44327911·2020-09-13 17:44

概率与数理统计学习总结三--条件概率、全概率、贝叶斯、离散型随机变量

条件概率设试验E的样本空间为S,A,B是事件,要考虑在A已经发生的条件下B发生的概率,这就是条件概率问题.定义:设A,B是两个事件,且P(A)>0,称为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率条件概率满足三个条件非负性
weixin_44327911·2020-09-13 17:44

高斯混合模型（GMM）算法理解及代码实现（opencv）

概念理解：（1）条件概率：（2）先验概率：在有一定量数据的前提下，我们对参数进行概率估计，事件发生前的预判概率。（3）后验概率：在最合适的那个参数的前提下，观测数据出现的最大概率。
molihong28·2020-09-13 15:55

机器学习实战 第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

贝叶斯理论&条件概率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
diaozhida·2020-09-13 15:18

条件概率和后验概率(Baum-Welch statistics)

来自知乎：https://www.zhihu.com/question/22905989首先似然概率是一种条件概率，已知model求样本发生的概率。
jinmingz·2020-09-13 14:36

机器学习（二）——贝叶斯算法

数学原理：贝叶斯定理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。所谓”拼写检查”，就是在发生输入错误B的情况下，试图推断出A。
爱吃串串的瘦子·2020-09-13 13:43

第3章 概率 第4章 常见概率分布

事件的补集是指事件所有的不发生样本点Ac概率的加法：p(AUB)=p(A)+p(B)-p(AnB)互斥事件：p(AUB)=p(A)+p(B)条件概率：p(A|B)=p(AnB)/p(B)乘法法则：p(AnB
Lang Grass·2020-09-13 13:59

第五章（3） 分类：贝叶斯分类器

产生这种情况的原因可能是噪声或是其他因素，所以，引入对属性集和类的概率关系的建模，即贝叶斯分类器，两种：朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络贝叶斯定理：先验知识在现实中的概率实现贝叶斯定理在分类中的应用：在现实，它允许我们用先验概率、类条件概率
Lang Grass·2020-09-13 13:59

PLSA的理解及推导

再求解EM算法时，首先要明确极大化的对数似然函数，然后求E步，E步求解中首先要把隐含变量的条件概率求出来，然后求Q函数，然后再求M,也就是求
赵小越·2020-09-13 11:29

统计学习方法_习题

证明模型是条件概率分布，当损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化等价于极大似然估计。
稀饭粥9999·2020-09-13 02:13

统计学习方法_第一章：统计学习及监督学习概论

2、统计学习方法三要素方法=模型+策略+算法模型：模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。策略：统计学中的策略一般指损失函数或是代价函数；常用的有1）0-
熙熙之木·2020-09-13 00:18

概率统计学习笔记（二）

5.1条件概率AAA已经发生的条件下，BBB发生的概率，记为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A)定义：设A,BA,BA,B是两个事件，且P(A)>0P(A)>0P(A)>0，称P(B∣A)=
阿巫兮兮·2020-09-12 19:14

正态分布具有很多好的性质，很多模型假设数据服从正态分布。但是如果数据不服从正态分布怎么办？

例如线性回归(linearregression)，它假设误差服从正态分布，从而每个样本点出现的概率就可以表示成正态分布的形式，将多个样本点连乘再取对数，就是所有训练集样本出现的条件概率，最大化这个条件概率就是
玉心sober·2020-09-12 18:44

机器学习算法基础：分类模型概念总结与归纳

感知机线性判别分析（Fisher判别）软分类，可以产生不同类别的概率，这类算法根据概率方法的不同分为两种生成式（根据贝叶斯定理先计算参数后验，再进行推断）：高斯判别分析（GDA）和朴素贝叶斯等为代表判别式（直接对条件概率进行
wujiekd·2020-09-12 17:06

最简单的贝叶斯分类器演示（含Matlab程序)

p(y)为先验概率(prior)，p(x|y)为条件概率或称之为类概率密度（即已知x是哪一类的情况下p(x)的概率密度）。在本文中，假设p(x|y)是高斯分布，即[2]：
消失的苦楝树Ranchlai·2020-09-12 16:57
上一页 20 21 22 23 24 25 26 27 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他