条件概率第3页

【机器学习】贝叶斯分类器

假设样本的特征向量服从一定的概率分布，我们就可以计算出该特征向量属于各个类的条件概率。分类结果是条件概率最大的分类结果。如果假设特征向量的每个分量彼此独立，则它是朴素贝叶斯分类器。

十年一梦实验室·2023-11-22 19:26

2第二章概率与信息论

第二章概率与信息论文章目录第二章概率与信息论2.1概率2.1.1概率与随机变量2.1.2概率分布2.1.3条件概率与条件独立2.1.4随机变量的度量2.1.5常用概率分布函数2.2信息论2.3图模型2.3.1

打雷·2023-11-19 13:15

学习笔记DL008:概率论，随机变量，概率分布，边缘概率，条件概率，期望、方差、协方差...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>概率和信息论。概率论，表示不确定性声明数学框架。提供量化不确定性方法，提供导出新不确定性声明(statement)公理。人工智能领域，概率法则，AI系统推理，设计算法计算概率论导出表达式。概率和统计理论分析AI系统行为。概率论提出不确定声明，在不确定性存在情况下推理。信息论量化概率分布不确定性总量。Jaynes(2003)。机器学习经常处理不确

weixin_34306676·2023-11-19 13:14

动手学深度学习——循环神经网络（原理解释与代码详解）

基于循环神经网络的字符级语言模型4.困惑度5.小结二、循环神经网络的从零开始实现1.独热编码2.初始化模型参数3.循环神经网络模型4.预测5.梯度裁剪6.训练一、循环神经网络n元语法模型，单词xt在时间步t的条件概率仅取决于前

緈福的街口·2023-11-19 01:36

贝叶斯网络结构学习方法简介

贝叶斯网络结构学习方法简介贝叶斯网络（Bayesiannetwork,BN）结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯网络结构，即各节点之间的依赖关系；只有确定了结构才能继续学得网络参数，即表示各节点之间依赖强弱的条件概率

打你个大屁股·2023-11-17 07:26

深入理解生成式AI技术原理：初识生成式AI

所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行

慕枫技术笔记·2023-11-16 07:03

条件概率、联合概率、边缘概率的区别及独立事件、古典概型

关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步看例子先记牢靠公式：在这里，可以按照下图来理解：P(AB)等于图中的A交B的部分的概率，而P(A|B)等于A交B

喔就是哦噢喔·2023-11-13 16:46

【论文笔记】Denoising Diffusion Probabilistic Models

PreKnowledge1.条件概率的一般形式P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B)=P(B|A)P(A)P(A,B)=P(B∣A)P(A)P(A,B,C)=P(C∣B,A)P(B,A)=P(C

xhyu61·2023-11-11 17:02

CRNN论文笔记

前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC

在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

A Tutorial on Energy-Based Learning（机器学习能量模型）学习记录

此模型可以做的工作有：预测、Ranking、Detection、条件概率密度估计。上图是Gibbs分布，用这个函数可以进一步的将能量函数，转换为给定X情况下Y的不同取值的概率的计算公式。因此，一般基于

qq_30362711·2023-11-10 17:30

专题·数学概率与期望【including 条件概率，贝叶斯定理，全概率公式，数学期望，绿豆蛙的归宿

初见安~~~又开启数论的探索啦~~：）一。概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。（注意，随机事件并不一定只有一种可能结果）在样本空间中，我们称事件所包含的子集为随机事件。概率的定义就很简单了，我们也都知道样本空间中的任意随机事件的概率不会超过1不会小于0.就比如我们抛硬币连续扔三次（不考虑侧面稳落地），有8中可能：AAA，A

樱狸❀·2023-11-06 14:17

笔记-N元语法

N元语法最大似然估计缺陷：参数空间过大条件概率P（wn|w1,w2,…wn-1）无法估算数据稀疏严重很多语料库中未出现的词组组合，得到的概率为0马尔可夫假设目的：解决参数空间过大的问题；随意一个词出现的概率只和与它前面出现的有限的一个或者几个词相关

沐子鱼和火·2023-11-06 09:39

概率论与数理统计基本概念

概率论与数理统计前言概率论的基本概念随机事件频率与概率概率的重要性质古典概型几何概型条件概率乘法公式全概率公式、贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式独立性独立性的判定前言研究对象确定性现象:必然发生或不发生随机现象

芒着可爱·2023-11-06 05:05

第一章概率论的基本概念

与B相等和事件积事件差事件互不相融对立事件（四）几个定律交换律结合律分配律德摩定律3频率与概率（一）频率（二）频率性质1性质2有限可加性性质3性质4性质5性质6加法公式4等可能概型(古典概型)PS：5条件概率

bingteng6859·2023-11-06 05:34

Task2 bayes_plus

已知输入变量x，判别模型通过构建条件概率分布P(y|x)预测y。

酱油啊_·2023-11-04 00:22

第十七章条件随机场

IOB标记概率无向图模型MRF的因子分解团与最大团有向图模型条件随机场线性链条件随机场特征函数对数线性模型参数化形式简化形式矩阵形式概率计算导读条件随机场是给定一组输入随机变量的条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:20

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

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。

yllifesong·2023-11-02 05:46

【机器学习】五、贝叶斯分类

我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。

TwcatL_tree·2023-11-01 13:24

机器学习 | 决策树算法

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。

西皮呦·2023-10-30 05:29

【机器学习】朴素贝叶斯算法基本原理与计算案例

算法的核心思想是根据已知数据，计算不同类别的条件概率，并利用这些概率进行分类。

麦当当爷爷·2023-10-29 21:32

关联规则概念理解

置信度：购买商品A后，购买商品B的概率，即条件概率，记为P。置信度很高的时候，代表B经常在A被买之后接着被购买。但没有考虑B本身的频率，也不能说明A对B的影响。

姚宝淇·2023-10-29 12:13

刘嘉《概率论》23

既然所有概率都是条件概率，那么只要学会操纵这些条件，我们就能改变随机事件发生的概率。从必要性来说，学习这些可以避免自己被套路，陷入别人的骗局。

游泳的鱼_cc71·2023-10-29 05:30

对抗生成网络（GAN）学习笔记

生成模型与判别模型判别模型：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。

仰望星空的小狗·2023-10-28 17:39

贝叶斯分类器matlab实现

用matlab模拟最小错误率贝叶斯分类器与最小风险分类器，效果个人感觉还算能看的下去^_^注意：如果对实验原理还不算太懂，可以看其他大牛的博客或者看书，不管怎么样概率论知识是前提，不如乘法定理，条件概率

GallagherZ·2023-10-28 05:23

实验三：最小错误率的贝叶斯分类预习报告

贝叶斯公式其中，是先验概率，是条件概率，我们要求的是后验概率。由于分母项在不管求样本的哪个后验概率时都是一样的，实际上我们需要关注的只是分子，因此有。贝叶斯分类

Starfavouraa·2023-10-28 05:12

机器学习之朴素贝叶斯

1、主观性强2、大量计算贝叶斯定理：有先验概率和后验概率区别：假如出门堵车有两个因素：车太多与交通事故先验概率：堵车的概率就是先验概率后验概率类似于条件概率：主备出门前，广播里说发生了交通事故，计算现在堵车的概率就是后验概率贝叶斯推断的而含义就是

qq_38404903·2023-10-27 17:05

马尔科夫链、PCV及贝叶斯动图详解

马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念，是计算机学生必学的知识点，然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。

缓下脚步·2023-10-27 12:56

LDA主题模型——gensim实战

下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别：判别模型：估计的是条件概率分布(conditionaldistribution)——作为预测模型。生成模型：估计的是联合概率分布（joi

王同学死磕技术·2023-10-27 11:27

朴素贝叶斯

理论基础条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现。

李静数据分析·2023-10-27 04:53

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个

qq184861643·2023-10-26 07:32

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

考研二战日记-第49天——概率论：多维随机变量及其分布

分布函数边缘分布函数条件分布函数概率密度1：二维离散型随机变量2：二维连续型随机变量3：边缘分布4：条件分布5：条件概率密度

「已注销」·2023-10-24 05:59

PKU 概率论+数理统计+建模期中考复习总结

目录计算条件概率计算概率（放回与不放回）生成随机数算法LinearCongruentialMethod判断是否是fullperiodUniformity(testoffrequency)1.Chi-Squaretestmethodreminderexample2

月光不染是非·2023-10-24 05:56

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号

惊鸿一博·2023-10-24 05:26

逻辑斯谛回归练习

逻辑斯谛回归逻辑斯谛回归(LR)是经典的分类方法1．逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。逻辑斯谛回归模型可以用于二类或多类分类。

罗迪尼亚的熔岩·2023-10-22 22:17

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.8 束搜索

对于输出序列的每一时间步t′t't′，都从Y\boldsymbol{Y}Y中找到具有最高条件概率的词元，即：yt′=arg⁡max⁡y∈YP(y∣y1,…,yt−1,c)y_{t'}=\mathop{\

AncilunKiang·2023-10-22 17:37

人工智能数学知识

矩阵线性变换特征值特征向量；奇异值奇异值分解1线性代数是人工智能的数学基础之一2线性代数的核心意义在于将具体事物抽象为数学对象3线性代数描述着食物的静态（向量）和（动态变换）的特征2概率论与统计随机事件；条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布

你美依旧·2023-10-22 09:24

朴素贝叶斯算法

P(X):取值在[0,1]2.2、女神是否喜欢计算案例在讲这两个概率之前我们通过一个例子，来计算一些结果：问题如下：那么其中有些问题我们计算的结果不正确，或者不知道计算，我们有固定的公式去计算2.3、条件概率与联合概率联合概率

靓仔写sql·2023-10-21 04:53

贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女

在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。P(A)是A的先验概率（或边缘概率）。

大数据_zzzzMing·2023-10-20 12:25

朴素贝叶斯：基于概率论的分类模型

朴素贝叶斯是建立在贝叶斯定理上的一种分类模型，贝叶斯定理是条件概率的一种计算方式，公式如下通过比较不同事件发生的概率，选取概率大的事件作为最终的分类。

生信修炼手册·2023-10-19 10:31

机器学习3——朴素贝叶斯（基于概率论的分类方法）

文章目录贝叶斯公式条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率、后验概率朴素贝叶斯朴素贝叶斯模型优缺点使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件贝叶斯公式条件概率事件（结果）：A原因（条件）：B公式：P(B∣A)=P(AB)P

张好好-学习·2023-10-19 10:31

指数随机变量泊松过程跳_数据挖掘图书：应用随机过程:概率模型导论(第10版) [平装]...

第1章概率论引论1.1引言1.2样本空间与事件1.3定义在事件上的概率1.4条件概率1.5独立事件1.6贝叶斯公式习题参考文献第2章随机变量2.1随机变量2.2离散随机变量2.2.1伯努利随机变量2.2.2

奈若何丷·2023-10-19 00:55

高斯朴素贝叶斯

17sklearn.naive_bayes.GaussianNB当特征是连续变量的时候，运用多项式模型就会导致很多P(xi|yk)=0P(xi|yk)=0（不做平滑的情况下），此时即使做平滑，所得到的条件概率也难以描述真实情况

niartnelis·2023-10-18 11:48

数学基础——概率论

连续性均匀分布数形结合联合概率条件概率

Harry恒·2023-10-18 08:34

《R实现贝叶斯统计》chapter 1

这是一本用R语言实现贝叶斯统计的一本书本书分为七章1.介绍基本的贝叶斯概念2.介绍共轭先验分布的基本概念3.介绍先验分布的基本求法4.贝叶斯统计推断5.贝叶斯决策6.MCMC7.统计决策随机事件贝叶斯公式1.条件概率公式

小潤澤·2023-10-17 11:41

生成模型VS判别模型

生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制。

武耀文·2023-10-16 15:08

机器学习 - 混淆矩阵：技术与实战全方位解析

二、基础概念TP,TN,FP,FN解释TruePositive(TP)TrueNegative(TN)FalsePositive(FP)FalseNegative(FN)常见评价指标三、数学原理条件概率与贝叶斯定理

TechLead KrisChang·2023-10-16 14:14

[PED06]Kernel Clustering: Density Biases and Solutions

为什么要用条件概率密度呢？假设核密度估计=条件概率密度本质上是对核带宽的一个假设，假设核带宽可以给出和准确的密度估计？？（24）2.2密度最大的点为s1，其余为s2在这里插入图片描

张小甜甜·2023-10-16 12:49

机器学习--浅谈朴素贝叶斯

贝叶斯定理2-贝叶斯法则2-1-贝式定理2-2-概率案列3-朴素贝叶斯3-1朴素贝叶斯法的参数估计3-1-1极大似然估计3-1-2学习与分类算法3-1-3贝叶斯估计4代码部分1-贝叶斯定理用来描述两个条件概率之间的关系

Elvis_hui·2023-10-16 04:38

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