条件概率第33页

自然语言处理的数学原理（二）

文章目录统计语言模型的具体描述一个简单的例子统计语言的描述条件概率的估算统计语言模型用于分词的细节讨论二元模型的扩展统计语言模型的局限性统计语言模型的训练问题语料库的选取分词一致性与颗粒度小结转载来源：

郝伟老师的技术博客·2020-07-13 05:08

机器学习之数学基础（二）概率论与贝叶斯试验

文章目录概率公式统计数字的概率本福特定律条件概率与全概率公式贝叶斯公式概率分布两点分布二项分布泊松分布均匀分布指数分布正态分布常见分布总结Beta分布事件的独立性期望期望的类型和性质方差协方差协方差定义和性质协方差的意义协方差和独立

Nakisha·2020-07-13 01:49

贝叶斯分类器以及Python实现

介绍一下贝叶斯公式：可以看作是一种条件概率公式的推广贝叶斯分类器

Glory_g·2020-07-12 20:20

Gibbs Sampling（吉布斯采样）

摘要：GibbsSampling利用条件概率产生符合分布的样本，用于估计分布的期望，边缘分布；是一种在无法精确计算情况下，用计算机模拟的方法。

mijing·2020-07-12 16:14

神经翻译笔记2. Log-linear语言模型

的计算问题模型示例学习模型参数损失函数使用随机梯度下降（SGD）进行优化损失函数对参数的偏导数神经翻译笔记2.Log-linear语言模型本章笔记基于[Neubig2017]第四章和NNMNLP第二章的一部分上一章提到的N元语法模型实际上就是基于计数和条件概率

TimsonShi·2020-07-12 16:43

吉布斯采样（Gibbs Sampling）

要完成Gibbs抽样，需要知道条件概率。也就是说，gibbs采样是通过条件分布采样模拟联合分布，再通过模拟的联合分布直接推导出条件分布，以此循环。

whitenightwu·2020-07-12 16:30

机器学习之Logistic回归激活函数为什么是Sigmoid？

假设我们已经证明：最大熵模型中，条件概率其中，wi是参数，f为特征函数(x,y满足某一条件

MuBaicao·2020-07-12 15:21

关于多元正态分布的条件概率密度

多元正态分布多元正态分布的条件密度多元正态分布多元正态分布的密度函数如下：fx(x1,...xn)=1(2π)k√|Σ|1/2exp(−12(x−μ)TΣ−1(x−μ))(1)其对应的矩母函数（也有称动差函数）为exp(μTt+12tTΣt)。事实上，如果随机向量[X1,...Xn]满足上面的动差函数，那么我们就称随机向量[X1,...Xn]服从多元高斯分布。具体地证明可以看这里。多元正态分布的条

重生之年·2020-07-12 15:35

机器人感知：因子图在SLAM中的应用(读书笔记)第一至三章

2.在SLAM问题中，我们把观测量的集合设为Z，把未知变量(包括机器人的位姿和未知的路标点位置)用X表示，此时为了得到p(X|Z)这个条件概率密度的过程

蒋满城·2020-07-12 14:02

深蓝学院从零开始手写VIO（三）——滑动窗口理论

深蓝学院从零开始手写VIO（三）——滑动窗口理论SLAM问题的概率建模最大后验估计与加权最小二乘一个简单的例子舒尔补、条件概率与边缘概率滑动窗口算法FEJ算法声明：本专栏文章为深蓝学院《从零开始手写VIO

yuntian_li·2020-07-12 13:02

分类算法--决策树

在分类问题中它可以认为是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，学习思想包括ID3,C4.5,CART（摘自《统计学习方法》）。

codragon·2020-07-12 13:25

朴素贝叶斯与贝叶斯网络

朴素贝叶斯分类器\(P(c|x)=\frac{P(c)P(x|c)}{P(x)}=\frac{P(x)}{P(x)}\Pi_{i=1}^{d}P(x_{i}|c)\)1）计算先验概率及条件概率；2）对于给定的实例

weixin_30387423·2020-07-12 05:27

ML：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯1.基于贝叶斯决策理论的分类方法2.条件概率3.使用条件概率来分类4.使用Python进行文本分类5.练习：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1.基于贝叶斯决策理论的分类方法优点：在数据较少的情况下仍然有效

Raymone_·2020-07-12 03:43

机器学习: t-Stochastic Neighbor Embedding 降维算法 (二)

上一篇文章，我们介绍了SNE降维算法，SNE算法可以很好地保持数据的局部结构，该算法利用条件概率来衡量数据点之间的相似性，通过最小化条件概率pj|i与pi|j之间的KL-divergence，将数据从高维空间映射到低维空间

Matrix_11·2020-07-11 22:17

机器学习篇——对数线性模型

建议首先看cs229讲的广义线性模型、exponentialfamily（指数分布族）对数线性模型包括逻辑回归、最大熵模型和条件随机场等1、模型条件概率分布（对数线性模型、概率模型）、判别模型逻辑回归：

上海滩菜鸟·2020-07-11 22:15

朴素贝叶斯与逻辑回归

贝叶斯准则告诉我们如何交换条件概率中的条件与结果，即如果已知P(x|c)，要求P(c|x)，那么可以使用下面的计算方法：P(c∣x)=P(x∣c)P©P(x)P(c|x)=\frac{P(x|c)P©}

qq_44191484·2020-07-11 21:06

信息论概念汇总

随机变量给定的条件下随机变量的条件熵定义为给定条件下的条件概率分布的熵对的数学期望。从公式的推断过程，可以得到条件熵的

netczy·2020-07-11 20:12

朴素贝叶斯扩展

多项式贝叶斯文本分类当新来一个文本时，我要对每一个类别y都计算一个向量θy=（θy1，…，θyn）其中，n表示词汇表中词的种类数，即特征空间的维度θyi：这个样本如果属于类别y时，特征i出现的概率P(xi|y)，即条件概率分子

qq_42756867·2020-07-11 20:00

朴素贝叶斯

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P(B∣A)=P(AB)P(AP(B|A)=\frac{P(AB)}

qq_42756867·2020-07-11 20:59

《概率论》大学课堂笔记——高分笔记，考试复习专用

《概率论》课堂笔记——郑州大学文章目录一、预备知识1.1排列、组合、集合、二项式定理1.2随机试验、随机事件1.3事件的概率1.4概率的公理化意义1.5条件概率1.6全概率公式及贝叶斯公式二、一维随机变量

WaitFoF·2020-07-11 20:53

机器学习-初级入门（分类算法-决策树）

随机变量X给定的条件下随机变量Y的条件熵H(Y|X)，定义为X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X

背后——NULL·2020-07-11 20:11

先验概率，后验概率

关键字：全概率公式，类条件概率一、先验概率1.1定义直观理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。

余生最年轻·2020-07-11 19:33

第一章机器学习方法概论

机器学习方法概论基础知识1机器学习三要素构建一个机器学习方法就是确定具体机器学习三要素的过程机器学习方法=模型+策略+算法模型:就是所要学习的条件概率分布或决策函数策略:模型的假设空间包括所有可能的条件概率分布和决策函数

GeekDengshuo·2020-07-11 18:00

全概率公式和贝叶斯公式

文章目录条件概率全概率公式贝叶斯(Bayes)公式贝叶斯分类(机器学习相关)贝叶斯公式与逻辑回归相关在了解贝叶斯公式之前，我们先了解一下几个简单的概念条件概率设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件

如风过境YD·2020-07-11 17:42

监督学习分类

，概率模型VS非概率模型，参数模型VS非参数模型；经典机器学习模型：线性回归模型，逻辑回归模型，SVM,LDA,聚类，决策树，CRF,MarkovChain,NB1.判别模型VS生成模型判别模型直接对条件概率分布

一光年的梦·2020-07-11 16:29

概率论与数理统计（茆诗松）复习

条件概率同样满足概率的公理化中的三个条件。乘法公式全概率公式（经由另一对全空间的分割

py540105162·2020-07-11 14:50

朴素贝叶斯分类之垃圾短信识别

贝叶斯条件概率

Sim1480·2020-07-11 12:35

简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯

一、贝叶斯定理1、条件概率条件概率是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用表示。

zhiyong_will·2020-07-11 06:09

机器学习基础03-概率论与数理统计

概率的性质古典概型几何概型条件概率条件概率加法公式乘法公式排列组合全概率公式概率分布要点离散型分布与连续型分布伯努利分布（又叫两点分布或01分布）二项分布数学期望期望的性质概率论基础概率论基础要点概率论基础概念事件与概率古典概型与几何概型确定性现象

exeron·2020-07-11 05:39

贝叶斯滤波（一）二维连续型随机变量的条件分布函数与贝叶斯公式

一.二维离散型随机变量的条件分布已知(X,Y)是二维离散型随机变量，其联合概率函数为对于给定的Y=，则有在Y=的条件下随机变量X的条件概率函数：通过全概率公式对分母进行展开，可得离散型随机变量的贝叶斯公式

wongkingkeng·2020-07-11 05:58

【概率论】联合概率, 边缘概率, 条件概率, 链式法则和独立性

联合概率分布jointprobabilitydistribution边缘概率分布marginalprobabilitydistribution条件概率和链式法则conditionalprobability

北境の守卫·2020-07-11 02:51

概率论与统计：条件期望与最小二乘法

首先，想到的自然是选择条件概率P(Y=b|X=a)值最大时的b作为答案，如果需要尽可能地提高估计的精度，那么此方法无疑是很合理的。另一种做法做法

留恋单行路·2020-07-11 01:01

【机器学习】决策树算法整理

决策树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

CWS_chen·2020-07-10 23:09

图解概率论基础概念(条件概率、全概率公式、贝叶斯公式)

利用一个例子来讲解以下概率论的基础概念：条件概率联合概率全概率公式贝叶斯公式小英是一名跑步爱好者，下面统计了小英100天的跑步情况，这100天有不同的天气情况，小英也不是每天都跑步。

Light2077·2020-07-10 22:39

Datawhale组队学习-概率统计 -task1 随机事件与随机变量

文章目录一、随机事件1.基本概念2.概率1.定义2.主要性质3.古典概型4.条件概率定义5.全概率公式和贝叶斯公式二、随机变量1.随机变量及其分布2.离散型随机变量3.常见的离散型分布伯努利实验，二项分布

DreamStar_w·2020-07-10 21:23

概率论基本概念介绍

文章目录1.随机试验2.样本空间3.随机事件4.事件间的关系和事件的运算4.1事件关系4.2事件运算5.频率与概率5.1频率5.2概率6.古典概率模型7.条件概率8.独立性1.随机试验具有以下特征的试验

积跬步以致千里。·2020-07-10 16:57

自然语言处理-统计语言模型（数学之美）

P(S)=P(w1,w2,...,wn)利用条件概率公式：P(w1,w2,...,wn)=P(w1)P(w2|w1)P(w3|w1,w2)...P(wn|w1,w2,...,wn−1)上式中，P(w1

一夜了·2020-07-10 13:36

统计语言模型（Statistical Language Model）

利用条件概率

weixin_30510153·2020-07-10 06:09

贝叶斯网络三个结构

贝叶斯网络一、贝叶斯网络，由一个有向无环图(DAG)和条件概率表(CPT)组成。贝叶斯网络通过一个有向无环图来表示一组随机变量跟它们的条件依赖关系。它通过条件概率分布来参数化。

#懂·2020-07-10 00:25

统计学习三要素以及常见的损失函数，经验风险与结构风险的关系

在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布P(y|x)或决策函数。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。

蚓无爪牙之利·2020-07-09 23:53

B. 人工智能 --- 算法概览

B.算法概览概率图模型类型贝叶斯网络：有向图模型连接方式顺连分连汇连执行步骤首先要根据变量之间的依赖关系建立网络的拓扑结构其次要根据拓扑结构计算每条边上的权重，也就是条件概率马尔科夫随机场：无向图模型问题解决框架表示

micklongen·2020-07-09 20:20

贝叶斯网络(BN)的理解

贝叶斯网络：用点表示事件的条件概率，用边表示事件依赖关系的有向无环图（DAG）。1.在贝叶斯往来中描述概率的方式是每个节点上的条件概率分布（CPD）;2.贝叶斯网络的实质是对联合概率的描述。

Luzichang·2020-07-09 11:54

经验风险最小化和结构风险最小化

当模型是条件概率分布，损失函数是对数函数时，经验风险最小化就等价于极大似然估计。

吖吖尚·2020-07-09 08:34

NaiveBayes Class

NavieBayesClass(朴素贝叶斯分类器)贝叶斯定理贝叶斯定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。

魏榆小生·2020-07-09 06:19

李航《统计学习方法》-----朴素贝叶斯

联合概率Jointprobabilities是可逆的，只要同时满足两个条件就可以，无所谓先满足哪个条件，所以可以有两种写法，都是利用了条件概率Conditionalprobabil

zcg1942·2020-07-09 04:25

概率有向图模型

个人感觉概率有向图模型最大的意义在于：一个特定的有向图表示将联合概率分布分解为条件概率分布乘积的形式。

风翼冰舟·2020-07-09 04:13

使用R完成朴素贝叶斯分类

根据贝叶斯定理，后验概率P(Y=cx|X=x)=条件概率P(X=x|Y=cx)*先验概率P(Y=ck)/P

肥萝卜使大力·2020-07-09 04:15

生成模型与判别模型详解

本篇会详细讲解生成模型和判别模型的区别，篇幅稍长作者：zouxy09来源：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017决策函数Y=f(X)或者条件概率分布

算法岗从零到无穷·2020-07-09 04:08

sklearn+python:朴素贝叶斯及文本分类

朴素贝叶斯贝叶斯定理用来计算条件概率，即：然后进行一种朴素(naive)的假设-每对特征之间都相互独立:在给定的输入中P(x_1,\dots,x_n)是一个常量，我们使用下面的分类规则:可以使用最大后验概率

yuanlulu·2020-07-09 04:07

判别式模型(discriminative model)和生成模型（generative model）

已知输入变量x，判别模型(discriminativemodel)通过求解条件概率分布P(y|x)或者直接计算y的值来预测y。

致Great·2020-07-09 03:54

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