条件概率

条件随机场与概率无向图因子分解参数化形式（一）

文章目录前言条件随机场中条件概率定义Hammersley–Clifford定理证明峰回路转条件概率运算总结基本的条件概率公式满足马尔可夫性的条件概率的公式应用前言学习条件随机场时，对于条件随机场的参数化形式很难理解
赛文忆莱文·2023-09-14 12:05

ChatGPT追祖寻宗：GPT-2论文要点解读

论文要点解读中我们介绍了GPT1论文中的相关要点内容，其实自GPT模型诞生以来，其核心模型架构基本没有太大的改变，都是一路坚持奉行着基于Transformer的单解码器结构，通过无监督预训练方式来拟合条件概率下的语言模型计算公式
五点钟科技·2023-09-14 01:37

条件随机场模型

条件随机场模型（ConditionalRandomFields,CRF）条件随机场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。
P-ShineBeam·2023-09-13 01:29

WaveNet:一种语音合成的模型

二、WaveNet:在这里，我们看到其模型最核心的概念就是条件概率模型：其中所有的音频采样都受到所有先前时间步的影响。因果卷积网络示意图为：因为模型只有因果卷积，而没有递
lgw0304·2023-09-12 16:00

贝叶斯法则

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
直接往二·2023-09-11 03:35

一文解码语言模型：语言模型的原理、实战与评估

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
TechLead KrisChang·2023-09-10 15:38

《机器学习实战》学习笔记（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
书生丶丶·2023-09-09 23:31

监督学习概述

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。
慎铭·2023-09-09 19:18

学习笔记——概率论与数理统计（第一章）

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
追风赶月莫停留-_-·2023-09-09 02:48

【概率论与数理统计】第一节课——随机事件与概率（3/3）

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,...
心如止水Long·2023-09-09 02:48

崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（1）概率论与数理统计基础

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。
今天也是睡觉的一天·2023-09-09 02:47

概率论与数理统计学习笔记——day4

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
悠哉的zju·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计小记

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
weixin_30439131·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记——概率的数学定义，乘法公式，条件概率，全概率，贝叶斯公式，事件的独立性

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)
HiSi_·2023-09-09 02:46

2019-04-03

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。
Diamond1995·2023-09-08 04:01

逻辑回归

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。
菜鸟learn编程·2023-09-08 03:19

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

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
AmosTian·2023-09-07 09:42

判别式模型和生成式模型

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
懒散的猫大王·2023-09-05 22:04

朴素贝叶斯

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
accosmos·2023-09-04 17:26

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。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。
豪_34bf·2023-09-03 22:48

贝叶斯网络

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
JaxHur·2023-09-03 16:58

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

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
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

第八章 集成学习

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：
lsly·2023-09-03 04:18

【数学】【书籍阅读笔记】【概率论】应用随机过程概率论模型导论 by Sheldon M.Ross 第一章 概率论引总结与习题题解 【更新中】

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
代码小叶·2023-09-02 17:06

条件变分自编码器CVAE

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）。
catbird233·2023-09-01 04:51

擦除信道(erasure channel)

那么信道可以由条件概率表征：Pr⁡
一去不复返的通信er·2023-08-31 12:31

【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_、最大似然估计

】—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
Runjavago·2023-08-31 10:24

＜6＞【深度学习 × PyTorch】概率论知识大汇总 | 实现模拟骰子的概率图像 | 互斥事件、随机变量 | 联合概率、条件概率、贝叶斯定理 | 附：Markdown 不等于符号、无穷符号

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
追光者♂·2023-08-30 18:11

判别模型和生成模型总结与对比

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、
05ea6e176933·2023-08-30 07:42

2.3.2 边缘高斯分布

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
golfgang·2023-08-29 12:38

【机器学习】

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）
许多仙·2023-08-29 08:26

20230215小结

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
牛奶还是纯的好·2023-08-28 20:38

贝叶斯公式的理解与推导(简单版本)

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
天道哥哥·2023-08-26 21:59

概率分布

条件概率
当_下·2023-08-25 01:20

3.贝叶斯分类器

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：
BlueFishMan·2023-08-24 12:31

归一化的作用，sklearn 安装

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
ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

怎么理解相互独立事件？真的是没有任何关系的事件吗？《考研概率论学习之我见》 -by zobol

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？
zobol·2023-08-24 02:34

贝叶斯公式

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。
summer_west_fish·2023-08-21 07:10

Apriori算法

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
JasonChiu17·2023-08-21 03:33

CRF的前世今生（二）

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
机器学习与自然语言处理·2023-08-18 22:22

从贝叶斯定理到最大似然估计

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
松松土_0b13·2023-08-17 22:12

朴素贝叶斯分类算法

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
子龙爱弹琴·2023-08-17 10:29

【考研数学】概率论与数理统计 | 第一章——随机事件与概率（2）

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
Douglassssssss·2023-08-14 23:48

如何在复杂的环境中做出决策

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。
向上的橙子·2023-08-14 06:47

【数学建模】逻辑回归算法(Logistic Resgression)

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。
釉色清风·2023-08-13 10:53

MCMC（马尔可夫链）

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
整得咔咔响·2023-08-10 19:51

（统计学习方法|李航）第五章 决策树——一二三节：决策树模型与学习，特征选择，决策树的生成，

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
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

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
CSTDOG·2023-08-06 16:04

高斯推断（联合高斯概率密度函数，分解与推断）

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！
走走走走走走你·2023-08-06 15:15

机器学习实战：贝叶斯垃圾邮件判断APP

,...,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
molangwu·2023-08-06 06:38
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