条件概率

机器学习Matlab实战之垃圾邮件分类————朴素贝叶斯模型

课程复习总结以及机器学习部分的实验总结垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现1.概率1.1条件概率定义
我是郭俊辰·2020-08-13 20:45

先验概率与后验概率 ，似然与条件概率

P(A)是一种先验概率P(B|A)类条件概率.贝叶斯公式的解释：如果我们把事件A看做'结果',把诸事件B1,B2...看做导致这个结果的可能的'原因',则可以形象地把全概率公式看做成为'由原因推结果';
redredblue·2020-08-13 18:18

统计学习方法——模型与问题分类

1.生成模型生成模型是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)作为预测模型，其样子为：P(Y
刘炫320·2020-08-13 17:20

贝叶斯网络综合应用

实际中，出发点一般是一个数据集，根据数据集首先学得贝叶斯网络结构(有向无环图DAG)，进而学得贝叶斯网络参数(条件概率表CPT)，完成贝叶斯网络学习；根据学得的贝叶斯网络，可以完成一些推理。
jbb0523·2020-08-13 14:05

一文读懂朴素贝叶斯模型

整个模型就围绕一件事情，如何求后验概率，即：P(Y=ck∣X=x)P(Y=c_{k}|X=x)P(Y=ck∣X=x)定睛一看，也就是个条件概率，求在X=x的条件下，Y=ck的概率，说白了，就是对于给定的
coder_kang·2020-08-13 13:25

机器学习--朴素贝叶斯模型原理

朴素贝叶斯中的朴素是指特征条件独立假设,贝叶斯是指贝叶斯定理,我们从贝叶斯定理开始说起吧.1.贝叶斯定理贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系1).什么是条件概率?
bantun1904·2020-08-13 13:05

【机器学习】朴素贝叶斯模型原理

介绍首先我们需要搞清楚条件概率和联合概率的意思，可以通过下图进行描述：我们在通过一个图来讲解条件概率的意义：可知：，即：即为我们的朴素贝叶斯模型Demo我们通过一个小的Demo来理解贝叶斯理论的思想（这里对比了一下
颜丑文良777·2020-08-13 10:29

Python 贝叶斯算法

因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝
留饭使者·2020-08-12 12:35

【机器学习】模型评估与选择

1.1模型  统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型，在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或是决策函数。模型的假设空间（hyp
S大幕·2020-08-11 22:30

贝叶斯模型与M-H采样

比方说我们最熟悉的钟形曲线，就是通过多次采样累积而成的其中每一个小球代表一次取样，小球的高度即代表数量的大小，那么多次抽样后即可拟合出这种钟形曲线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
小潤澤·2020-08-11 17:26

机器学习实战（3）——朴素贝叶斯（上）（附带Python3源码与资源分享）

一、理论基础1、数学基础（1）联合概率表示两个时间同时发生的概率，A与B的联合概率表示为：P（AnB）或者P（A，B）或者P（AB）（2）条件概率如上图所示，条件概率（Conditionalprobability
蓝亚你好·2020-08-11 10:07

机器学习—有监督学习—朴素贝叶斯(代码实现)

1、条件概率设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义2、全概率公式如果P(Ai)>0，则对任一事件B，有全概率公式是用于计算某个
等不到烟火清凉·2020-08-11 04:34

统计学习方法（二）统计方法 = 模型 + 策略 + 算法

统计方法=模型+策略+算法模型在监督学习过程中，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（hypothesisspace）包含所有可能的条件概率分布或决策函数。
Sponge Bob·2020-08-11 04:04

PGM——从有向图到无向图的转化（moralization）

首先从一个straightforward的例子说起:有向图（a）的联合分布是一系列条件概率因
light_lj·2020-08-11 03:08

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（五）——概率密度函数（pdf）的参数估计

回顾下贝叶斯决策，它的终极目标是要获取后验概率，而后验概率又可以由先验概率和类条件概率密度两个量估计得到。
eternity1118_·2020-08-11 03:18

详解概率图模型——有向图模型：贝叶斯网络

详解概率图模型——有向图模型：贝叶斯网络详解概率图模型——有向图模型：贝叶斯网络贝叶斯定理条件概率全概率公式贝叶斯公式贝叶斯网络概念实例：贝叶斯网络Student模型概率模型图Python实现详解概率图模型
Avery123123·2020-08-11 02:50

概率基础_贝叶斯算法_交叉验证网格搜索

贝叶斯算法概率基础朴素贝叶斯算法精确率和召回率交叉验证和网格搜索概率基础概率就是一件事情发生的可能性扔出一个硬币结果头像朝上某天是晴天联合概率和条件概率注:所有条件之间是相互独立的朴素贝叶斯算法P(科技
zzugsh·2020-08-11 02:29

MLAPP————第三章 离散数据的生成模型

第三章离散数据的生成模型3.1介绍在2.2.3.2中，讨论了通过生成分类器对特征进行分类，利用如下公式：，利用这个模型的关键就是对于每个类别指定一个合适的条件概率密度函数，这一章我们主要考虑的数据是具有离散的特征
QQQiZZZ·2020-08-09 22:20

经验条件熵公式的推导

李航《统计学习方法》中，P62页公式5.8：计算特征A对数据集D的经验条件熵:此处，给出条件熵（）的定义:X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望：在书中P61页下方给出了各类的定义：设训练数据集为
Yokate·2020-08-09 03:32

入门 | 我们常听说的置信区间与置信度到底是什么？

作者：DimaShulga参与：程耀彤、思源原文地址：https://www.sohu.com/a/226540397_129720一、引用正文：机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度
later_niu·2020-08-08 19:54

机器学习——EM算法 知识点与面试总结

两个步骤交替计算：E步：利用当前估计的参数值，求出在该参数下隐含变量的条件概率值（计算对数似然的期望值）；M步：结合E步求出的隐含变量条件概率，求
阿拉灯神阿丁·2020-08-08 19:22

理解条件熵

公式如下：我们的条件熵的定义是：定义为X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望这个还是比较抽象，下面我们解释一下：设有随机变量（X,Y），其联合概率分布为条件
lgb_love·2020-08-08 17:13

wordTree学习笔记

使用WordTree结构预测时，每个节点下的所有子节点，构成了一个同义词集，对所有的同义词集求softmax得到的就是条件概率。使
慕容飞云·2020-08-08 16:17

数分笔试错题集

文章目录卡特兰数（出栈序列数）条件概率的期望和方差估计每分钟登入人数Linux命令MySQLupdate和where字段相同性能优化进程网络协议协同过滤装卸工分配卡特兰数（出栈序列数）C2nn−C2nn
颹蕭蕭·2020-08-08 16:25

李宏毅 2020 Machine Learning：Classification

这一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)，属于统计学模型。
達某·2020-08-08 14:29

04-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（图中用圆点表示的类别）的概率，用p2(x,
Cherry_cool·2020-08-08 12:50

03-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。决策树场景一个叫做"二十个问题"
Cherry_cool·2020-08-08 12:49

朴素贝叶斯理论、One-Hot表达与TF-IDF算法

贝叶斯公式概率论中所学，用来描述两个条件概率直接的关系。
Iovebecky·2020-08-07 22:22

分类算法：决策树算法

如下图所示为一个决策树模型：二、决策树的学习决策树的学习还表示给定特征条件下类的条件概率分布，下面的图示说明了决策树
行者小朱·2020-08-07 18:39

朴素贝叶斯法的参数估计理论

贝叶斯的参数估计朴素贝叶斯方法需要知道先验概率，此时P(Yi)P(Y_i)P(Yi)是先验概率，P(X∣Yi)P(X|Y_i)P(X∣Yi)是类的条件概率密度。
Rover Ramble·2020-08-07 17:49

统计机器学习-条件随机场

条件随机场是给定一组输入随机变量条件下另一组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。
又双叒叕苟了一天·2020-08-07 17:22

朴素贝叶斯的面试看这一篇就够了

（学习生成数据的机制）先验概率条件概率后验概率结果推原因。已知x发生的概率下，是类ck的概率。贝叶斯定理特征条件独立假设用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。全概率公式原因推结果。
LotusQ·2020-08-07 16:09

深入浅出讲解语言模型

给定句子（词语序列）它的概率可以表示为：可是这样的方法存在两个致命的缺陷：參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用；数据稀疏严重：对于非常多词对的组合
茅坤宝骏氹·2020-08-07 15:05

机器学习算法总结--决策树

决策树学习本质上是从训练数据集中归纳出一组分类规则，也可以说是由训练数据集估计条件概率模型。它使用的损失函数通常是正则化的极大似然函数，其策略是以损失函数为目标函数的最
spearhead_cai·2020-08-07 14:05

sklearn机器学习：高斯朴素贝叶斯GaussianNB

以此来估计每个特征下每个类别上的条件概率。对于每个特征下的取值，高斯朴素贝叶斯有如下公式：其中，μk\mu_kμk和σk2\sigma_k
Zen of Data Analysis·2020-08-07 13:12

机器学习中的分类算法

朴素贝叶斯说到朴素贝叶斯，先说一下贝叶斯定理，首先要解释的就是条件概率，非常简单，P(A|B)表示事件B发生的情况下，事件A发生的概率，P(A|B)=P(AB)P(B)贝叶斯定理之
zlc911202·2020-08-07 10:38

经典决策树对比

If-Then规则的集合定义在特征空间与类空间上的条件概率分布经典决策树对比经典决策树有ID3、C4.5以及CART树，其功能和学习过程各有异同，简单对比。
「已注销」·2020-08-07 10:15

朴素贝叶斯分类器(Navie Bayesian Classifier)中的几个要点(一)

lazyleanring)对数似然(log-likelihood)拉普拉斯修正(Laplaciancorrection)朴素贝叶斯分类器的训练:基于训练集D来估计类先验概率P(y)基于训练集D为每个属性估计条件概率
weixin_30824599·2020-08-06 13:06

《高数叔》概率论与数理统计期末总复习笔记（持续更新中）

文章目录一、随机时间与概率---day11.随机事件与样本空间的概念2.事件的关系（集合之间的关系）3.事件的运算律---交换律-结合律-分配律-德摩根律4.概率的概念和性质5.古典概型6.条件概率7.
BitHachi·2020-08-05 03:21

强化学习（Reinforcement Learning, RL）

强化学习的常见模型是标准的马尔科夫链，马尔科夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP），他是在假设下一个状态由上一个确定的状态来决定（条件概率），每一步都是上一步状态到当前状态的转移
kfyong·2020-08-05 00:25

《数学之美》中的自然语言处理

当使用条件概率的时候，每个变量的可能性就是一种语言字典的大小，而如果假定当前的词出现的概率取决于它前面的所有词，这时候条件概率的计算将
莫小鱼726·2020-08-04 18:12

朴素贝叶斯

1.相关的统计学知识条件独立公式，如果X和Y相互独立：P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)条件概率
传到桥头必然沉·2020-08-04 15:45

朴素贝叶斯

1.相关的统计学知识条件独立公式，如果X和Y相互独立：P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)P(X,Y)=P(X)P(Y)条件概率
传到桥头必然沉·2020-08-04 15:44

概率导论学习心得

然后一般会介绍条件概率和贝叶斯公式。接下来的主线就是离散与连
thefutureisour·2020-08-04 01:44

关于贝叶斯基础理论

ps.一下的相似度称为似然（官方称似然）定义贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率：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。
空格为什么不行·2020-08-03 19:31

5月深度学习班第1课机器学习中数学基础

梯度方向：上升的方向梯度下降：沿着梯度的反方向下降，来最小化损失函数，也就是沿着梯度的反方向泰勒级数：展开式通项贝叶斯公式：后验概率=先验概率*条件概率特征值与特征向量：特征值不同，特征向量线性无关PCA
weixin_30901729·2020-08-03 06:53

决策树

答：决策树是一种分类和回归的基本模型，可从三个角度来理解它，即：一棵树if-then规则的集合，该集合是决策树上的所有从根节点到叶节点的路径的集合定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，决策树实际上是将特征空间划分成了互不相交的单元
holy_hao·2020-08-03 05:57

吴恩达老师机器学习笔记（四：SVM-支持向量机and K-Means算法）

归一化应用场景说明1）概率模型不需要归一化，因为这种模型不关心变量的取值，而是关心变量的分布和变量之间的条件概率；2）SVM、线性回归之类的最优化问题需要归一化，是否归一化主要在于是否关心变
至简1995·2020-08-03 04:57

条件随机场

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科夫随机场。
蔚SE·2020-08-03 02:49

自然语言处理5——朴素贝叶斯及其sklearn实现

.朴素贝叶斯sklearn参数学习5.利用朴素贝叶斯模型结合Tf-idf算法进行文本分类参考资料1.朴素贝叶斯的原理基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概率的计算是由先验概率与类条件概率的乘积得出
Growing_Snake·2020-08-03 02:53
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