条件概率第4页

《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

初探机器学习与评分卡模型

什么是学习）不用编程去指定机器做什么，而是让机器有能力自己学习首先定义任务T，经验E，表现P，如果机器有一个任务T，随着经验E的增多，表现P也会变好，则表示机器正在经验E中学习三要素模型（机器学习的成果，条件概率分布或决策函数

sleety_t·2023-10-15 22:48

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

1.联合概率2.条件概率3.相互独立4.贝叶斯公式5.API：sklearn.naive_bayes.MultinomialNB（alpha=1.0）朴素贝叶斯分类，拉普拉斯平滑系数朴素在哪：引入了一个很强的条件独立假设

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

2021-06-02 离散型随机变量及其分布列知识点

离散型随机变量及其分布列知识点随机变量离散型随机变量可以逐一列出连续型分布列随机变量与其概率之间的对应关系表现形式可以是列表、表达式、图形、特定符号分布列的性质概率之和等于，即，超几何分布从件产品中选择若干件正品、次品的实验模型二点分布只有两种结果的随机实验又称0-1分布、伯努利分布数学期望方差二项分布条件概率独立事件独立重复实验二项分布的记法列表公式符号表示数学期望方差正态分布均值为

申炎·2023-10-13 19:12

概率论方差公式_2021考研数学概率论与数理统计常考内容

互斥，对立五个运算：并，交，差四个运算律：交换律，结合律，分配律，对偶律(德摩根律)概率的基本性质：非负性，规范性，有限可加性，逆概率公式五大公式：加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式条件概率利用独立性进行概率计算

weixin_39968820·2023-10-13 17:49

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

机器学习小知识--面试得一塌糊涂

机器学习中需要归一化的算法有SVM,逻辑回归，神经网络，KNN,线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。

羞儿·2023-10-12 15:45

概率论中一些基本概念和计算

目录事件与实验事件的关系：事件的运算：频率和概率：古典模型：条件概率的计算：划分独立事件：独立事件组的性质：事件与实验实验的特点:可重复可能的结果是有限并已知的实验的结果是不确定的实验可能出现的一种结果是一个样本点

NDX2004·2023-10-12 00:15

模式识别随堂笔记（2）ᝰ统计决策方法

第二章引言https://blog.csdn.net/HS_Jack_ZZZ/article/details/126027282一、模式识别的基本概念二、复习条件概率三、贝叶斯分类四、贝叶斯决策1.最小错误率贝叶斯决策

HCJKK·2023-10-07 22:17

期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

目录一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三、EM算法的核心思想期望（E）步骤最大化（M

TechLead KrisChang·2023-10-07 11:20

逻辑回归评分卡整理

函数图像如下：1.2.Logistic回归二项Logistic回归模型是一种分类模型，由条件概率表示。其中，X取值为实数，随机变量Y取值为1或0。

nikita_zj·2023-10-06 15:00

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

OX00统计学习三要素统计学习三要素：模型、策略、算法模型（=假设空间=所有备选模型）：决策函数（y=f（x）），条件概率分布，两种形式（一种是判别式模型，一种是生成式模型）策略：确定标准，决定最优标准最重要是确定损失函数

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

链式法则（Chain Rule）

定义链式法则（ChainRule）是概率论和统计学中的一个基本原理，用于计算联合概率分布或条件概率分布的乘积。它可以用于分解一个复杂的概率分布为多个较简单的条件概率分布的乘积，从而简化概率分析问题。

Chen_Chance·2023-10-06 07:37

ML算法与代码实现——朴素贝叶斯

联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B)贝叶斯定理：贝叶斯公式的理解：百度百科吸毒者检测例子：贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用

Roby1343be0·2023-10-06 06:18

（转）联合概率、边缘概率、条件概率--贝叶斯定理

https://blog.csdn.net/LMJ15009207299/article/details/81517328转自上述链接。在不断的跟踪新项目学习新东西一段时间之后，发现很多东西几乎就是过目就忘，之前我的记忆力我觉得挺好的，想来想去可能是基础不牢，印象难以深刻，没有关联记忆很容易形成孤岛，自然就忘的很快，本篇中学习了一下经常提到的三个概率。下面的都是一些图片，文字不太好粘贴，我也没有必

愿better·2023-10-06 04:56

统计学习笔记——统计学习三要素

一般来说，模型有两种形式，一种是概率模型（条件概率分布），另一种

Fiona_ll·2023-10-05 20:08

全概率公式与贝叶斯公式

1、全概率公式是由加法公式和乘法公式作为基础的应用：**由因导果，**几个原因就几个项2、贝叶斯公式–以条件概率和全概率公式为基础验后概率，由果导因

cloudless_sky·2023-10-02 05:51

【23-24 秋学期】 NNDL 作业2

经常用在预测标签为实数值的任务中表达式为：交叉熵损失函数交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）一般用于分类问题假设样本的标签∈{1,⋯,}为离散的类别，模型(;)∈[0,1]的输出为类别标签的条件概率分布

KLZUQ·2023-10-01 22:05

读《数学之美》第六章有感

假如我们知道Y的信息，要了解X的信息，可以由条件概率分布写出H（X|Y）=-西格玛P（x，y）logP（x|y），log以2为底。

豆豆阿三·2023-09-30 07:00

机器学习面试/笔试题

1.生成模型VS判别模型生成模型：由数据学得联合概率分布函数P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y),求出条件概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)的预测模型。

uodgnez·2023-09-29 05:34

朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

目录一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四

TechLead KrisChang·2023-09-29 01:03

32、机器学习朴素贝叶斯

一、联合概率与条件概率联合概率为所有条件均满足的概率p(A,B)条件概率为在事件B发生的情况下事件A发生的概率p(A|B)事件独立可推出p(A1,A2|B)=p(A1|B)p(A2|B)贝叶斯公式：p(

mssssssssss2·2023-09-28 22:39

深度强化学习（二）统计、概率与随机过程普及

文章目录随机过程集合概率随机实验与随机事件条件概率和独立事件随机变量期望和方差概率分布大数定律随机过程平稳分布随机过程集合概率随机实验与随机事件条件概率和独立事件随机变量期望和方差概率分布大数定律弱大数定律说明

@@老胡·2023-09-28 12:19

第十三届蓝桥杯大赛软件类国赛 C/C++ 大学B组试题 G: 故障

试题G:故障贝叶斯公式条件概率的运用，即发生A事件的条件下，B事件发生的概率。

WA_自动机·2023-09-28 08:55

NLP BigModel

①根据前文预测下一个词是wnw_nwn的条件概率P(wn∣w1,w2,...,wn−1)P(w_n|w_1,w_2,...,w

Yuezero_·2023-09-27 14:20

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4

cos six·2023-09-25 15:06

强化学习基本概念及方法分类

定义强化学习的目标是找到最大化收益的策略，找寻策略的一个重要途径是找到马可夫决策模型上的价值函数马尔可夫用于在系统状态具有马尔可夫性质的环境中模拟智能体可实现的随机性策略与回报当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态

lijieling123·2023-09-23 18:25

机器学习-概率图模型初探

outline数学基础HMMCRF主题模型数学基础贝叶斯公式：联概=条概*边概条件概率=联合概率/边缘概率贝叶斯公式.png概率图模型(Probabilisticgraphicalmodel，PGM)是一类由图来表示变量相关关系的概率模型在概率模型中

neo_ng·2023-09-23 18:23

2019-6-10晨间日记

就寝：12：30天气：晴心情：良纪念日：无任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：1：模电：差放，大信号传输特性，带源负载差放，集成运放，反馈类型，负反馈影响2：概率论：条件概率，全概率，贝叶斯，几种常见分布

流浪的小男孩·2023-09-23 11:00

生成式模型与判别式模型的理解与对比

判别式模型由数据学习决策函数Y=f(X)或者条件概率P(Y|X)作为预测模型。

追逐AI的蜗牛·2023-09-23 05:42

生成式模型和判别式模型区别

这种模型的一般形式为决策函数或者条件概率分布。我们先用一张图来初步感受一下，等看完文章后再回来看一遍会更直观：2.定义生成式模型先对数据的联合分布进行建模，然后再通过贝叶斯

阿波拉·2023-09-23 05:07

PT@全概率公式和贝叶斯公式@后验概率和信念度量

文章目录abstract完备事件组(划分)基本性质全概率公式例贝叶斯公式例对立事件下的常用形式先验概率和后验概率例概率作为衡量人们对客观事件的信念度量补充条件概率的链式法则MorethantwoeventsExample

xuchaoxin1375·2023-09-22 17:26

上升到人生法则的贝叶斯理论

贝叶斯定理（Bayes'theorem）是一种用于计算条件概率的重要定理，它基于条件概率的定义，描述了在已知某一条件下，另一个条件发生的概率。

·2023-09-21 12:11

Python手写贝叶斯网络

Python手写贝叶斯网络1.导图贝叶斯网络实现原理手写必要性市场调查手写实现详细介绍步骤1:数据预处理步骤2:计算条件概率步骤3:推理和预测步骤4:模型评估步骤5:模型应用步骤6:总结和完整代码2.实现原理贝叶斯网络是一种概率图模型

全栈项目讲解·2023-09-21 02:12

第二周

主题分布例子文本挖掘的生成模型通过调整模型的参数，使得生成数据的条件概率最大。可以用最大似然法或贝叶斯估计找到最优值。

个革马·2023-09-20 19:47

人工智能数学基础--概率与统计1：随机试验、样本空间、事件、概率公理定理以及条件概率和贝叶斯法则

随机试验我们都非常熟悉在科学研究和工程中试验的重要性。试验对我们是有用的，因为我们可以假定，在非常接近的确定条件下进行固定的试验，基本上会得到相同的结果。在这样的环境中，我们可以控制那些对试验结果有影响的变量的值。然而在某些试验中，我们不可能断定或控制一些变量的值，虽然大多数的条件都是相同的，但每一次试验的结果会不同。这样的试验称为随机的。样本空间由随机试验的一切可能的结果组成的一个集合S，称为样

LaoYuanPython·2023-09-20 13:49

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

2、贝叶斯概率公式（1）条件概率：条件概率由以上文氏图来理解条件概率的定义：就是指在B事件发生的情况下，事件A发生的概率，表示为P(A|B)，由图得出

笨笨的简书·2023-09-20 10:36

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