条件概率第29页

概率论知识要点整理

概率论知识要点整理参考教材：概率论与数理统计(浙大第四版)Chapter1概率论的基本概念随机试验样本空间、随机事件(关系及运算)概率的定义和性质古典概型和几何概型条件概率、全概率公式、Bayes公式Chapter2

zhouchangyu1221·2020-08-17 17:00

统计学习方法学习笔记（一）

一、朴素贝叶斯法：1.朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P（x,y）2.朴素贝叶斯法对条件概率分布作条件独立性假设二、二项分布B（n,p），重复n次的伯努利试验n=1时为伯努利分布，np很大时，

yuzhong_沐阳·2020-08-17 17:28

《统计学习方法》读书笔记第5章:决策树

文章目录第五章：决策树决策树模型与学习决策树模型决策树与if-then规则决策树与条件概率分布决策树学习特征选择信息增益(informationgain)信息增益比(

xcj～·2020-08-17 17:51

统计学习方法学习笔记

监督学习的两个基本策略：经验风险最小化和结构风险最小化经验风险最小化例子：最大似然估计（当模型是条件概率分布，损失函数是对数损失函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计）。

林俊杰的小迷弟·2020-08-17 16:05

统计学习方法第二版学习笔记（三）朴素贝叶斯法

具体通过学习先验概率分布和条件概率分布实现。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性假设，朴素贝叶斯法也由此得名。朴

tianyouououou·2020-08-17 15:16

概率论

如同性电荷相互排斥；统计规律性：在大量重复实验或者观察中所呈现出的固有规律性，如多次抛一枚硬币正面朝上大约有一半；随机现象：在个别的实验中其结果呈现出不确定性，在大量的重复实验中又具有统计规律性的现象2.条件概率条件概率是概率中重要而实用的概念

sunlinju·2020-08-17 15:23

数字通信第六章——信道模型和信道容量

一、信道模型描述信道常用的三个参数：输入X；输出Y；输入与输出间的条件概率P(yi∣xi)P(y_i|x_i)P(yi∣xi)。

程勇uestc·2020-08-17 14:39

极大似然估计详解，写的太好了！

但一直都不太明白到底什么原理，最近在看贝叶斯分类，对极大似然估计有了新的认识，总结如下：贝叶斯决策首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式：其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率

鹏大大大·2020-08-17 14:50

概率论复习笔记（一）随机事件及其概率

概率论复习笔记（一）随机事件及其概率基本概念随机试验样本空间随机事件事件分类事件及其运算关系运算规律频率与概率概率的统计定义概率的公理化定义概率的性质等可能概型（古典概型)古典概型：常用排列与组合的公式几何概型条件概率定义性质乘法公式全概率公式贝叶斯公式

让步如故·2020-08-17 13:36

《统计学习方法》学习笔记（1）—— 统计学习三要素

目录1.1统计学习1.3统计学习三要素——模型、策略、算法1.3.1模型——所要学习的条件概率分布或决策函数1.3.2策略1.3.2.1损失函数（lossfunction）/代价函数（costfunction

大羚羊·2020-08-17 13:29

贝叶斯简单介绍

如果先验概率给出，并且知道了条件概率，那么就可以通过贝叶斯公式求出后验概率。并根据这个概率得到一个最优决策，谓之贝叶斯决策。

iownlucky·2020-08-17 12:53

logistic regression（LR）对数几率回归 / 逻辑回归公式推导

[-]二分类和回归的关系sigmoid函数与LR的关系条件概率最大似然求解附录sigmoid函数求导似然Reference因为是傻瓜式教程，所以一定会非常详细！

张博208·2020-08-17 12:12

统计学习方法笔记——第一章统计学习方法概论（2）

1.1统计学习三要素统计学习方法=模型+策略+算法1.1.1模型上一节已介绍过，在监督学习过程中，模型就是要学习的条件概率分布或者决策函数，假设空间中包含了所有可能得模型，通常有无数种。

MLearner·2020-08-17 12:07

第一章统计学习方法概论（二）三要素、模型评估和模型选择

1、模型在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包括所有可能的条件概率分布或决策函数。假设空间用F表示。假设空间可以定义为决策函数的集合：F={f|Y=f(X)}。

灯火阑珊不知处·2020-08-17 11:05

概率论重点

.古典概型样本空间有限个基本事件，基本事件等可能发生P(A)=A包含基本事件数S所有基本事件数P(A)=\frac{A包含基本事件数}{S所有基本事件数}P(A)=S所有基本事件数A包含基本事件数2.条件概率

ifenghao·2020-08-17 11:00

概率论基本概念一

一、联合概率定义：表示两个事件共同发生的概率，事件A和事件B的共同概率记作P(AB),P(A,B),P(AB)二、条件概率定义：事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率，表示为P(A|B)。

yangjiajia123456·2020-08-17 11:19

大学概率论终极复习攻略

贝叶斯公式第二章条件概率全概率公式二项概率二项分布泊松分布用泊松分布函数去解决一些复杂的二项分布问题很方便。

那年十三月·2020-08-17 10:14

统计学习方法第二版读书笔记——第一章统计学习及监督学习概论

按模型分类概率模型和非概率模型【确定性模型】概率模型与非概率模型的定义：在监督学习中，概率模型取条件概率分布形式P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)，非概率模型取函数形式y=f(x)y=f(

禅心001·2020-08-17 10:30

贝叶斯定理、贝叶斯分类器

贝叶斯分类器，机器学习分类算法中的一种从了解贝叶斯定理（条件概率）开始——一、贝叶斯定理P(B|A)=P(AB)/P(A)=P(A|B)P(B)/P(A)P(A)为先验概率，P(B)为证据P(B|A)为可能性

我有八只脚·2020-08-17 04:47

朴素贝叶斯分类(Python)

一、贝叶斯公式及分类贝叶斯公式是在条件概率和全概率公式的基础上得来的，详细请参考：https://blog.csdn.net/Hearthougan/article/details/75174210贝叶斯公式

阿雅Yage·2020-08-17 02:36

链式法则

2个事件同时发生的概率：P(a,b)=P(a|b)*P(b)其中：P(a,b)表示a和b事件同时发生的概率，P(a|b)是一个条件概率，表示在b事件发生的条件下，a发生的概率3个事件的概率链式调用：P(

不争而善胜·2020-08-17 02:10

决策树算法生成剪枝 in Python

1、基本思想作为一种基本的分类与回归方法，决策树可以看做if-then规则的集合，此时决策树的路径或其对应的if-then规则集合是互斥且完备的；决策树还表示给定特征条件下类的条件概率分布，这一条件概率分布定义在特征空间的一种划分上

TangowL·2020-08-17 01:47

贝叶斯分类器

贝叶斯定理：贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是指在B发生的情况下A发生的可能性。

carson0408·2020-08-17 00:37

决策树_统计学习方法_学习笔记

理解决策树模型可从两个角度进行理解：其一是将其看做根据特征所做的一系列if-then的判别规则；其二从条件概率出发，可理解为在特征满足一系列取值情况下所得到的结果。

OliverLee456·2020-08-16 23:49

统计学习方式总结

eg,nb,hmm.判别方法：该方法由数据直接学习决策函数f(x)或者条件概率分布作为预测的模型，判别方法关心的是对给定的输入x,应该预测什么样的输出y.eg,k近邻算法，感知机，决策树，LR,最大熵模型

ziwencsdn·2020-08-16 17:26

机器学习第七周-决策树

从根到叶的路径表示分类规则2.决策树与条件概率决策树表示给定特征条件下，类的条件概率分布，这个条件概率分布表示在特

笨鸟的GPS·2020-08-16 13:36

EM算法--应用到三个模型：高斯混合模型，混合朴素贝叶斯模型，因子分析模型...

主要是对Ng教授的machinelearning视频学习和参考jerryLead讲义整理（特别鸣谢~）：由“判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法”一节得知：判别模型求的是条件概率p(y|x)，生成模型求的是联合概率

weixin_30900589·2020-08-16 09:11

【机器学习】降维方法(二)----线性判别分析(LDA)

对于新样本的类别判别，只需要计算它被分到每一类中去的条件概率（似然值），选

htshinichi·2020-08-16 08:06

概率论与数理统计一

重点：①贝叶斯公式（条件概率、联合概率、全概率公式）②伯努利分布（0-1分布）③https://blog.csdn.net/ZLJ925/article/details/78960733--------

自学AI的鲨鱼儿·2020-08-16 07:04

LDA主题模型学习总结

本篇主要总结隐含狄利克雷分布(LatentDirichletAllocation，以下简称LDA)1.贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的定理。

kongkongqixi·2020-08-16 06:18

机器学习--详解贝叶斯公式、朴素贝叶斯的来龙去脉（附上多方式代码实现)

贝叶斯公式：提到贝叶斯公式，首先需要从条件概率说起，因为他们都是基于条件概率发展而来的，既然条件概率那么重要，那么什么是条件概率呢？

zsffuture·2020-08-16 03:30

朴素贝叶斯分类算法简介

后验概率（条件概率）指在得到“结果”的信息后重新修正的概率。是“执果寻因”问题中的"果"。

咕噜oo·2020-08-16 01:44

从条件概率到贝叶斯公式

在实际生活中，有时需要考虑在已知一个事件发生的条件下，另外一个事件发生的概率，这个概率即条件概率。本文将从条件概率出发，引出概率论与数理统计中非常重要的两个公式：全概率公式和贝叶斯公式。

Backcanhave7·2020-08-16 01:09

[计算机网络]TCP连接为什么需要三次握手_多角度

概率的角度来说，P(对方收到请求|收到对方ACK)=1的条件概率，提供了可以进入连接状态的保证。互通“心意”同时也完成了服务器和客户端的参数同步过程，例如握手

_mosMos·2020-08-16 00:16

Python的实用机器学习--重要概念

文章目录介绍标量向量矩阵张量范数本征分解奇异值分解随机变量概率分布概率质量函数概率密度函数边际概率条件概率贝叶斯定理统计数据挖掘人工智能自然语言处理深度学习人工神经网络反向传播多层感知器卷积神经网络递归神经网络长短期内存网络自动编码器机器学习方法介绍我们将讨论应用数学中的一些关键术语和概念

zeroming－·2020-08-16 00:17

机器学习-统计学习三要素浅析

机器学习算法原理、实现与实践——机器学习的三要素文字部分为转载自http://blog.csdn.net/Real_Myth/article/details/442179391模型在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数

JaYiFen·2020-08-16 00:11

概率论复习笔记——条件概率、全概率、贝叶斯公式及其应用

概统笔记——贝叶斯公式条件概率乘法定理全概率公式和贝叶斯公式样本空间全概率公式贝叶斯公式相关应用条件概率定义设A,BA,BA,B是两个事件，且P(A)>0P(A)>0P(A)>0,称P(B∣

有些时候甚至幼稚·2020-08-15 23:04

贝叶斯公式-----三门问题

贝叶斯法则是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

heqiang2015·2020-08-15 23:33

生成式模型vs判别式模型

该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系判别式模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。

圣诞老人家·2020-08-15 15:24

概率分布基本概念，符号表示法 (概统2.符号)

概率分布基本概念，符号表示法(概统2.符号)前面一章，我们计算某事件某结果的概率，会用P(A),P(B),或者P(A1),P(B1)来表达对于条件概率，我们会用P(A|Bj)P(A|Bj)来表达BjBj

lynn0085·2020-08-15 14:16

Logistic Regression

***********二项逻辑斯蒂分布******************二项逻辑斯蒂回归模型是一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，形式为参数化的逻辑斯蒂分布（关于逻辑斯蒂分布以及概率分布的基础知识请看本文附录

绿岛小微米·2020-08-14 20:51

逻辑回归

相当于将回归的结果带入sigmoid函数进行缩放，使得最终结果为二分类原理与预测函数预测函数，拿我们讨论的最标准的二分类来说，分别计算p(y=1|x),p(y=0|x)哪个条件概率大就分到哪一类损失函数的推导反映了两个概率分布之间的差异信息

!一直往南方开.·2020-08-14 19:43

pandas一行代码计算相关性矩阵的条件概率

Shrinlee·2020-08-14 18:39

面试总结

相似点三个典型问题相似：1.评估2.学习3.解码1.评估使用向前后算法进行概率评估2.学习此处不同3.解码维特比算法解码不同点：1.CRF是判别模型，hmm是生成模型2.在模型训练上，crf是基于优化条件概率的进行求解的给定

IM_FLYing_·2020-08-14 16:46

连续随机变量(概率导论第三章)

连续随机变量文章目录连续随机变量1.连续随机变量和概率密度函数1.1关于PDFPDFPDF概率密度函数的性质1.2连续随机变量的期望2.分布函数3.正态随机变量4.多个随机变量的联合概率密度5.条件概率

HuaiJin666·2020-08-14 14:33

【机器学习】主题模型（一）：条件概率、矩阵分解

weixin_30401605·2020-08-14 02:54

2016.12概率统计参考复习题

微信扫一扫解答问题第1页共7页考试题型：一、判断题，20分，每题2分二、填空题，10分，每题2分三、选择题，20分，每题2分四、证明题，10分五、计算题，40分，每题10分复习重点提示：概率及条件概率的定义与定义与性质

wu__xiao__yang·2020-08-13 23:47

基于sklearn的朴素贝叶斯分类器

理论内容贝叶斯定理贝叶斯定理是描述条件概率关系的定律$$P(A|B)=\cfrac{P(B|A)*P(A)}{P(B)}$$朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的分类器，我们做以下定义：B：具有特征向量

月见樽·2020-08-13 22:25

《统计学习方法（第二版）》李航读书笔记（4）第一章习题手写解答伯努利模型的极大似然估计和贝叶斯估计；通过经验风险最小化推导极大似然估计

通过经验风险最小化推导极大似然估计监督学习方法又可以分为生成方法（generativeapproach）和判别方法（discriminativeapproach），所学到的模型也就是生成模型和判别模型生成方法：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布

THU丶白起·2020-08-13 22:39

聚类算法简析（一）：朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯的原理及理解学习贝叶斯之前，我们了解下条件概率的概念条件概率：事件A在另外一

木野归郎·2020-08-13 21:22

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