条件概率

【简述与推导】似然函数，最大似然估计，条件概率，全概率，贝叶斯概率

目录1.似然（likehood）与最大似然估计2.条件概率(conditionalprobability)，全概率（totalprobability），和贝叶斯概率(Bayesprobability)2.1
一江明澈的水·2020-08-03 02:00

自然语言处理 朴素贝叶斯文本分类

有这两个随机变量，我们可以定义两种概率：关键概念：联合概率与条件概率联合概率：“X取值为x”和“Y取值为y”两个事件同时发生的概率，表示为P(X=x,Y=y)P(X=x,Y=y)P(X=x,Y=y)条件概率
herosunly·2020-08-03 00:25

自然语言处理之朴素贝叶斯

一、朴素贝叶斯基本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，先验概率和类条件概率要通过训练数据集得出，即为朴素贝叶斯分类模型，将其保存为中间结果
Wenweno0o·2020-08-02 22:00

决策树算法学习笔记

它可以分为是if-then规则的集合，也可以是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布，其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用损失函数最小化原则建立决策树模型。
BlueCitizen·2020-08-02 15:02

决策树学习笔记（一）

之前的理解还是比较粗浅，一直以为决策树比较简单，类似于很多的简单规则一级一级拼凑起来，其实对决策树的条件概率表示、特征选择、决策树生成以及剪枝都没有真正的掌握。
我曾经被山河大海跨过·2020-08-02 13:31

全概率公式

若事件A1，A2，…构成一个完备事件组且都有正概率（Ai互斥），则对任意一个事件B，有如下公式成立（此公式即为全概率公式）：上式应该与条件概率相衔接看待，即：其实就是把所有情况罗列出来：“A1发生时B发生
肖潇不吃丸子·2020-08-01 14:27

条件随机场入门（一） 概率无向图模型

引言条件随机场（conditionalrandomfield，以下简称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（HMM是状态序列的
AISeekOnline·2020-08-01 14:53

概率论中的基本公式

1.条件概率事件A已经发生的条件下，事件B发生P(B|A)=P(AB)P(A)P(B|A)=P(AB)P(A)2.乘法定理P(AB)=P(B|A)P(A)P(AB)=P(B|A)P(A)推广多个事件的积事件
西檬饭·2020-08-01 14:25

[概率论与数理统计] 常用定义与公式

BUAAB=BA结合律(AUB)UC=AU(BUC)=AUBUC(AB)C=A(BC)=ABC分配律A(BUC)=ABUACAU(BC)=(AUB)(AUC)德摩根律概率的定义及计算求逆公式：加法公式：条件概率公式
oscar999·2020-08-01 13:00

【读书笔记】概率图模型——基于R语言（二）

文章目录第二章：精确推断变量消解和积与信念更新三个问题联结树算法第二章：精确推断  我们之前提到的有向图不能有环，即带环的条件概率分解公式一定是缺少变量的变量消解P(ABCD)=P(A)P(B∣A)P(
mohhao·2020-08-01 13:05

【概率论与数理统计】全概率公式和贝叶斯公式

1.条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0，则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)条件概率是理解全概率公式和贝叶斯公式的基础
baicao7056·2020-08-01 11:23

条件随机场

条件随机场（conditionalrandomfield，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，并且假设输出随机变量构成马尔可夫随机场（概率无向图模型）。
AGUILLER·2020-08-01 11:54

机器学习笔记－－朴素贝叶斯 &三种模型＆sklearn应用

朴素贝叶斯NaiveBayes贝叶斯定理根据条件概率公式：在B条件下A发生的概率：P(A∣B)=P(AB)P(B)在A条件下B发生的概率：P(B∣A)=P(AB)P(A)则P(A∣B)P(B)=P(AB
阿卡蒂奥·2020-08-01 11:15

[sklearn]分类算法朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是来利用统计学中的条件概率来进行分类的一种算法。贝叶斯定理和特征条件独立假设就是朴素贝叶斯的两个重要理论基础。
落痕的寒假·2020-08-01 10:17

概率无向图模型

有向图将一组变量上的联合概率分布分解为局部条件概率分布的乘积；同时定义了一组条件独立的性质，根据图进行分解的任何概率分布都必须满足这些条件独立性质（也就是有向图中的那三种拓扑结构）。
风翼冰舟·2020-08-01 10:25

概率论与数理统计（一）

笔记总目录文章目录第一章随机事件及概率1、随机试验2、样本空间、随机事件样本空间随机事件事件间的关系与事件的运算3、频率与概率频率概率概率的性质：4、等可能概型（古典概型）5、条件概率条件概率乘法定理全概率公式和贝叶斯公式
star-air·2020-08-01 09:53

雷军如何靠条件概率逆袭？

首先确保你知道什么是概率，如果不懂，看我之前的这篇文章：什么是概率？对我有什么用？1什么是相关事件？“相关”的……意思是受过去事件影响的…，现实生活中有很多事件是相关事件。这里说一个相关事件的经典案例。雷军在创业之初，用了两年半的时间，把手机从零做到了中国出货量第一，全球出货量第三。然而在过去的两年，小米也遇到了坎坷。2016年的时候，小米手机全球出货量跌出了前5名。当时有评论说：世界上没有任何一
猴子数据分析·2020-08-01 08:45

基于贝叶斯算法的拼写检查器

所以它的原理就是：给定一个词w,在所有正确的拼写词中,我们想要找一个正确的词c,使得对于w的条件概率最
恪守不渝·2020-08-01 06:30

概率基础，朴素贝叶斯算法，朴素贝叶斯在sklean下的用法

目录1.概率基础2.联合概率和条件概率3.基本概率案例4.朴素贝叶斯-贝叶斯公式5.朴素贝叶斯实例6.sklean下使用朴素贝叶斯算法参考文档1.概率基础①由于事件的频数总是小于或等于试验的次数，所以频率在
JJH的创世纪·2020-07-31 16:46

DALS023-机器学习02-条件概率与Loess拟合

title:DALS023-机器学习02-条件概率与Loess拟合date:2019-08-2312:0:00type:"tags"tags:条件概率Loesscategories:DataAnalysisforthelifesciences
backup备份·2020-07-31 13:07

结构化风险最小、VC维到SVM的理解

当模型的条件概率分布、损失函数是对数损失函数、模型复杂度由模型先验概率表示时，结
葫芦赛赛·2020-07-30 23:27

判别式模型与生成式模型

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
wolenski·2020-07-30 22:36

朴素贝叶斯法实现 --基于极大似然估计（垃圾邮件分类）

朴素贝叶斯分类器训练函数基本原理p(ci|w)=p(w|ci)p(ci)p(w)p(ci|w)=p(w|ci)p(ci)p(w)w表示向量由多个值组成w表示向量由多个值组成即核心问题：量化为在向量w发生时属于cici的概率比较问题条件概率中分母是一致的因此不需要考虑吧分母表示在属于类别
troysps·2020-07-30 20:51

朴素贝叶斯（Naive Bayes），联合概率，条件概率，先验概率，后验概率

目录联合概率：条件概率（条件概率，又叫似然概率）：先验概率：后验概率：贝叶斯公式：主要公式推导联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率a条件概率（条件概率，又叫似然概率）：事件A在另外一个事件B
alanjia163·2020-07-30 20:04

朴素贝叶斯分类(Naive Bayes classifier)

条件概率全概率公式贝叶斯定理(贝叶斯公式)教程http://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html算法杂货铺http://kb.cnbl
黑桃一·2020-07-30 09:18

条件概率

老喻在上周文章《好运气的数学原理》提到一个概念，叫条件概率——雷军说：我们专注线上，但错过了县乡市场的线下换机潮。小米整个商业模式就是为了高品质、高性价比。
砍柴挑水先生·2020-07-30 03:43

js解析数学运算公式

/utils/execMathExpress');//贝叶斯条件概率公式SW=WS*S/(WS*S+WH*H);(只用于二分类)console.log(execMathExpress('WS*S/(W
weixin_30699463·2020-07-30 02:44

小草说----大数据和机器学习为什么这样火

日后不定期分享大数据，机器学习的学习资料与博文，希望与大家共同学习进步~很多年前，当我还在应付着微分方程，条件概率，用问卷星写抽样调查报告在QQ群发求填，对着30多条就被称为大样本的数据做检验和回归的时候
王小小小草·2020-07-30 00:09

自编码器概论

判定模型与生成模型判定模型对条件概率分布P（y|x）进行建模，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。其本质是根据X判定Y。
MoonLord0525·2020-07-29 23:13

维特比算法C++实现

概述维特比算法用来解决HMM的预测问题（解码decoding），即已知模型HMM和观测序列O=(O1,O2,...On)，求对给定观测序列条件概率P(I/O)的最大状态序列I=(I1,I2,...In)
lime1991·2020-07-29 20:09

【机器学习 】使用朴素贝叶斯进行文档分类

朴素贝叶斯的一般过程：1、收集数据：任何方法2、准备数据：需要数值型或者布尔型数据3、分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好4、训练算法：计算不同的独立特征的条件概率5、测试算法
张小莹说她很忙·2020-07-29 04:39

高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)

高斯判别分析(Gaussiandiscriminantanalysis)和朴素贝叶斯方法(NaiveBayes)生成模型和判别模型监督学习一般学习的是一个决策函数：y=f(x)或者是条件概率分布：p(y
Jeffrey-Heart·2020-07-29 03:33

朴素贝叶斯（naive Bayes）原理

贝叶斯定理：条件概率推理，利用条件概率来对一些事情进行推断。特征条件独立假设：用于分类的特征在类确定的情况下都是条件独立的。
zc20161202005·2020-07-29 02:28

频繁项集挖掘之Aprior和FPGrowth算法

置信度：A−>B的置信度，表示P(B|A)，是个条件概率。（置信度大于用户规定的最小置信
于建民·2020-07-29 02:49

卡尔曼滤波

贝叶斯方法是将未知参数看做随机变量，使用先验概率和当前观测信息计算后验概率．后验概率包含了未知参数全部的统计信息，并可以根据某些准则计算目标状态，得到后验概率即是得到估计的最优解．根据贝叶斯定理，未知量xxx的条件概率分布为
yjinyyzyq·2020-07-29 01:14

高斯判别分析算法及其python实现

注：在判别学习算法中，我们假设p(y|x)服从一维正态分布，这个很好类比，因为在模型中输入数据X通常是拥有很多维度的，所以对于X的条件概率建模时要取多维正态分布。多元正态分布多元正态分布也叫多
xiaolewennofollow·2020-07-29 00:42

高斯判别分析- GDA原理简介

判别学习方法是直接对P(y|x)进行建模，也就是说生成学习方法学到的是P(y|x)这样一个条件概率；另外一种判别学习方法是直接输出hθ(x)hθ(x)，表示预测结果是关于样本x的显式函数。
青春是一条不归路·2020-07-29 00:38

朴素贝叶斯算法--垃圾邮件过滤

文章目录一、朴素贝叶斯概述1、贝叶斯决策理论2、条件概率3、朴素贝叶斯4、朴素贝叶斯一般过程二、朴素贝叶斯算法--垃圾邮件1、准备数据：从文本中构建词向量2、训练算法：从词向量计算概率3、测试算法：根据现实情况修改分类器
走了又走·2020-07-28 23:41

机器学习之朴树贝叶斯①——(思想及典型例题底层实现)

文章目录先验概率、后验概率（条件概率）引例乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式朴素贝叶斯为何朴素朴素贝叶斯定义朴素贝叶斯直观理解朴素的意义拉普拉斯平滑手写代码先验概率、后验概率（条件概率）引例想象有A、B、
门前大橋下丶·2020-07-28 22:28

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayes）

理论基础1、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：这里的C表示类别，输入待判断数据，式子给出要求解的某一类的概率。
Hubert_xx·2020-07-28 22:23

贝叶斯定理( Bayes_Theorem)

一、定义贝叶斯定理也称贝叶斯推理，早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率
STZG·2020-07-28 21:16

统计学习笔记：朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理及C++源码实现

再用所得到的联合概率分布通过贝叶斯公式计算条件概率（后验概率）。将输入模式分类到后验概率最大的一个类别中。
_Morris_·2020-07-28 20:21

机器学习算法一：浅析贝叶斯分类器与朴素贝叶斯

1.贝叶斯公式贝叶斯分类器是在概率论框架下的一种基本分类方法，对于分类任务来说就是在所有相关概率都已知的情况下（先验概率和条件概率），得到最优的类别标记。
harrycare·2020-07-28 20:35

机器学习算法python实现---朴素贝叶斯算法（朴素Bayes）

1、算法基本原理我是这样理解的，通过已知的训练数据及其对应的类别，利用贝叶斯理论（即条件概率公式），得到这种问题的一个概率模型。模型的输入是特征数据，输出是数据对应的类别。
007lizhen·2020-07-28 20:47

朴素贝叶斯分类算法介绍及python代码实现案例

朴素贝叶斯分类算法1、朴素贝叶斯分类算法原理1.1、概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性
weixin_34187862·2020-07-28 19:55

利用朴素贝叶斯（Navie Bayes）进行垃圾邮件分类

贝叶斯公式描写叙述的是一组条件概率之间相互转化的关系。在机器学习中。贝叶斯公式能够应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理。并利用一个垃圾邮件分类的样例来加深对于理论的理解。
weixin_33835690·2020-07-28 18:20

理解贝叶斯定理

条件概率先要从条件概率讲起，条件概率，一般记作P(A|B)，意思是当B事件发生时，A事件发生的概率。
weixin_33744141·2020-07-28 17:18

采样之Gibbs采样

二是有些高维数据，特征的条件概率分布好求，但是特征的联合分布不好求。因此需要一个好的方法来改进M-H采样，这就是我们下面讲到的Gibbs采样。
weixin_30858241·2020-07-28 17:23

《视觉slam十四讲》之第6讲－非线性优化

wk;vk;j噪声项，假设服从零均值的高斯分布：我们说，对机器人状态的估计，就是求已知输入数据u和观测数据z的条件下，计算状态x的条件概率分布：当我们没有测量运动的传感器，只有一张张的图像时，即只考虑观测方程带来的数据时
weixin_30699465·2020-07-28 16:32

常用的机器学习&数据挖掘知识(点）总结

最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation最大似然估计)，QP(QuadraticProgramming二次规划)，CP(ConditionalProbability条件概率
初仔仔·2020-07-28 16:22
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