1.预备知识（条件概率）1.1条件概率定义公式1.2条件概率的乘法定理（乘法规则）2.贝叶斯法则2.1介绍式子分母可以看作普通变量，因为我们只关心在给定事件A的情况下可能发生事件B的概率，的值时确定不变的

核心概念和数学表示挑战：高维度和稀疏性链式法则与条件概率举例应用场景小结二、n元语言模型（n-gramLanguageModels）基本概念数学表示代码示例：计算Bigram概率输入与输出优缺点优点缺点小结三

文章目录第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设

通过学习系统得到一个模型，得到一个y和x的函数关系，或者一个条件概率模型，即y在x的前提下发生的概率。监督学习（SupervisedLearning）算法构建了包括输入和所需输出的一组数据的数学模型。

1.11.1.1随机事件1.1.2样本空间和事件的集合表示1.1.3事件间的关系1.21.2.1概率的初等描述1.2.2古典概型（排列组合）1.2.3几何概型1.2.4频率与概率1.2.5公理化1.31.3.1条件概率

随机事件与概率贝叶斯公式概念与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi在A发生的条件下的概率），设B1,B2,...

条件概率一些概率的概念①先验概率：可以理解为我们在这个事件发生之前，估计事件发生生的概率，如：掷硬币正面向上的概率为0.5，反面向上的概率为0.5。

目录一.条件概率的定义二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式一.条件概率的定义2.条件概率的基本性质3.条件概率的其它性质：二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式

拉普拉斯随机事件间的关系：互斥（互不相容）、对立：两事件样本点集合间的关系相互独立、线性相关：事件间的依赖关系https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/7199242.html概率定义、条件概率

概率的数学定义：我们能够理解的概率的定义是：某个事件发生的可能性的大小。但是这不是数学定义，其实概率的定义不好正面描述，我的老师在上课的时候也只给出了其的特点，相当于侧面描述：1.任何一个事件发生的概率一定大于等于0，即P(A)>=0.2.必然事件发生的概率为1，P(Ω）=1.3.对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1，A2，……，An有P(A1UA2UA3UA4…UAn)=P(A1)+P(A2)

1.3条件熵：条件熵不等于条件概率分布，它表示在引入Y这个随机变量，X剩下的不确定性。

二项式逻辑回归模型解决二分类问题，由两个条件概率分布表示：其中，，给定输入实例，可以求得和。通过比较两个条件概率的大小，将实例分到概率值较大的那一类。

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响

我们最终的目的是求得最大的条件概率P（y|x）作为新样本的分类。判别式模型这么做根据训练数据得到分类函数和分界面，比如说根据SV

贝叶斯理论一个重要的概念是条件概率c,x不独立时，p(cx)=p(c|x)p(x)意思是cx都发生的概率=x发生的概率乘以x发生的情况下c发生的概率from__future__importprint_functionfromnumpyimport

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。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。

概率图中，节点表示随机变量，有向边表示随机变量间的依赖关系，条件概率表示依赖关系的强度。没有父节点的节点用先验概率表达信息。两个节点若无连接则表示相互独立的随机变量。贝叶斯网络中的节点可

公式：P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X)X是属性集，Y是类变量把X和Y看成随机变量，用P(Y|X)以概率的方式捕捉二者之间的关系，这个条件概率又称为Y的后验概率P(Y)称为Y的先验概率朴素贝叶斯分类器

令H(n)代表抛n次硬币所得正面朝上的次数，则最多k次正面朝上的概率为答：只需对西瓜数据集3.0中具体相同类别和属性取值的样本进行计数即可得到前三个属性的类条件概率：

文章目录前言1第一章概率论引论总结1.1样本空间与事件1.2定义在事件上的概率1.3条件概率1.4独立事件2一些有用的重要结论/公式/例题3重要例题例1.113习题题解题1题24习题总结前言1第一章概率论引论总结第一章从事件的角度引出样本空间

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25518643上一期探讨了变分自编码器模型（VAEs），本期继续生成模型的专题，我们来看一下条件概率版本的变分自编码器（CVAEs）。

那么信道可以由条件概率表征：Pr⁡

】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯文章目录【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯不确定性不确定性与理性决策基本概率符号先验概率(无条件概率

人的一生中会有很多理想。短的叫念头，长的叫志向，坏的叫野心，好的叫愿望。理想就是希望，希望是生命的原动力！作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家

要求已知样本无穷或尽可能的大区别估计条件概率分布P(y\x)估计联合概率分布P(x,y)联系生成模型可得到判别模型判别模型得不到生成模型常见模型ME、CRF、LR、SVM、

由上一章知道如果联合分布为高斯分布，则条件概率分布也是高斯分布，现在讨论边缘概率分布和上一章一样，我们从联合分布的指数项的二次型出发，找出边缘分布的均值和方差再次拿出使用分块精度矩阵表示的二次型公式这次目标是积分出

说明：机器学习总结0、数据集1、贝叶斯分类器（一）计算题所有样本分为两类（c）：好瓜=是、好瓜=否（1）计算先验概率：P(c)（2）计算每个属性的条件概率：P(xi|c)（3）代入朴素贝叶斯公式：（4）

1t-sne原理：利用两个向量之间的欧式距离转化成条件概率分布，可以把高维度的数据转化为低维度（1000，64）-》（1000，2），原先每个样本有64维度，转化为2维2swin-transformer

分析：狗叫为独立事件A，偷盗为独立事件B，根据已知可得：独立事件P(A)=0.5独立事件P(B)=0.01条件概率P(A|B)=0.9问题：求条件概率P(B|A)方法一：直接上贝叶斯公式P(B|A)=P

条件概率

贝叶斯定理设试验E的样本空间为S,A为E的事件,为样本空间S的一个划分,且,则有朴素贝叶斯算法输入1.训练集2.实例输出算法步骤1.先验概率的极大似然估计2.条件概率的极大似然估计3.朴素贝叶斯法假设：

sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)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

1.从条件概率的定义来看独立事件的定义2.从古典概率的定义来看独立事件的定义3.P(A|B)和P(A)的关系是什么？

贝叶斯公式的一般形式如下：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)/P(B)其中：P(A∣B)表示在给定观测到事件B后，事件A发生的条件概率，也被称为后验概率。

目标是发现频繁项集和发现关联规则；频繁项集：是经常出项在一块的物品的集合；关联规则：暗示两种物品之间可能存在很强的关系；支持度：定义为数据集中包含该项集的记录所占的比例；support(A=>B)=P(A∪B)可信度：条件概率

中有两类比较重要的模型：logisticregressionconditionalrandomfieldimage.png首先看一下loglinearmodel的标准书写方法image.png左边是判别模型的条件概率

若一日第一件产品是合格品，那么此日机器良好的概率是多少贝叶斯公式类条件概率比较难，信息是随机的，样本数据不多，这样我们就要将其转换为估计参数，其中最大似然估计就是一种较好的估计方法类条件概率贝叶斯公式是后验概率

朴素贝叶斯分类算法算法简介朴素贝叶斯是使用贝叶斯的条件概率来做分类判断的一种算法，具体的依据就是，对于二分类来说的话，如果p(y1|x1,x2)>p(y2|x1,x2)也就是在x1,x2同时发生的情况下

文章目录引言四、概率基本公式4.1减法公式4.2加法公式4.3条件概率公式4.4乘法公式五、事件的独立性5.1事件独立的定义5.1.1两个事件的独立5.1.2三个事件的独立5.2事件独立的性质写在最后引言承接上文

01贝叶斯定理贝叶斯定理最初是用来计算随机事件A和B的条件概率的，即计算在新事件B发生的情况下事件A发生的可能性。

逻辑回归算法简介逻辑回归与条件概率绘制sigmoid函数简介逻辑回归算法是一种简单但功能强大的二元线性分类算法。

1.马尔可夫链由状态空间和转移矩阵定义2.齐次马尔可夫链是指未来状态的条件概率分布仅依赖于现在状态，与过去无关3.如果马氏链的每个状态都会趋于一个稳定的数值，我们称过程收敛4.如果分布π(X)使得停留在某一状态的概率与从随机采样的前期状态转移到它的概率相同

目录一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2.C4.5

基于贝叶斯决策理论的分类方法贝叶斯理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型：标称型数据使用朴素贝叶斯进行文档分类计算条件概率的方法

对于⼀对服从多元正态分布的变量(x,y)，可以写出它们的联合概率密度函数：根据Bay'srule，，能不能得到条件概率和边缘概率的高斯分布？高斯推断告诉我们是可以的！

,...,Bn为完备事件组P(A)表示：事件A发生概率P(B)表示：事件B发生概率P(A∩B)表示：事件A与事件B同时发生的概率P(A|B)表示：在事件B发生的情况下，事件A发生概率贝叶斯公式推导因为条件概率公式所以变换一下因此再变换一下所

、对立②运算法则：德摩根率(3)概率的定义(4)概率的性质(5)概率计算排列组合2.等可能概型1.古典概型(离散)2.几何概型(连续)3.七大公式(1)逆事件概率公式(2)加法公式(3)减法公式(4)条件概率公式

【理论】概率分布基本概念：随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值离散变量概率分布二项分布；伯努利分布；泊松分布连续变量概率分布均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布

二、条件概率设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：P(A|B)=P(AB)/P(B)特例：事件A和事件B互斥，则条件概率为0.三、全概率公式全概率公式以加法公式和乘法公式为基础

「贝叶斯定理」：也叫贝叶斯公式，用来描述两个「条件概率」之间的关系。比如你看到一个人总是做好事，那这个人多半会是一个好人。「特征条件独立假设