条件概率

《机器学习公式推导与代码实现》-chapter7决策树

决策树模型预测的过程既可以看作一组if-then条件的集合，也可以视为定义在特征空间与类空间中的条件概率分布。决策树模型的核心概念包括特征选择方法、决策
Jiawen9·2023-06-15 16:22

机器学习之朴素贝叶斯三、拉普拉斯平滑技术、优化改进情感分析

`问题分析`：二、针对问题进行解决1.什么是`拉普拉斯平滑`技术2.拉普拉斯优化-下溢上溢问题3.改进地方分析：4.改进优化1.优化一，对条件概率计算进行优化2.优化二，对后延概率计算进行优化3.优化结果分析三
QuietNightThought·2023-06-15 15:04

机器学习之朴素贝叶斯一

三、朴素贝叶斯与贝叶斯决策论的关系四、贝叶斯理论推导.1.条件概率2.全概率公式：3.进行最后计算：4.推广到朴素贝叶斯的这里说明一下为什么缺少了p（B）6.示例说明一、概述朴素贝叶斯算法是典型的有监督学习算法
QuietNightThought·2023-06-15 15:33

《统计学习方法》——条件随机场(下)

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，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。
愤怒的可乐·2023-06-15 07:37

贝叶斯分类器

将分类看做决策，进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率，也即后验概率。二、贝叶斯公式我们经常会需要在已知P(y|x)时计算P(x|y)。
物随心转·2023-06-14 23:02

【2018-09-25】朴素贝叶斯算法

训练数据集：先验概率：条件概率分布：后验概率分布：朴素贝叶斯分类器可表示为：后验概率最大化，选择具有高概率的决策====期望风险最小化
BigBigFlower·2023-06-14 00:38

对条件概率

对条件概率，在事件A发生的条件下事件B发生的概率重新定义为在A空间里，在A空间里的B占A空间的比例。
叶仙·2023-06-10 17:36

机器学习算法系列（六）-- 朴素贝叶斯

算法基础概率论基础条件概率事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，称为事件A在给定事件B的条件概率，表示为P(A|B)P（A∣B）=P(A∣B)P(
不卷的三明治·2023-06-10 13:08

日撸java三百行day58-59

文章目录说明Day58符号型数据的NB算法1.基础理论知识1.1条件概率1.2独立性假设1.3Laplacian平滑2.符号型数据的预测算法跟踪2.1testNominal()方法2.1.1NaiveBayes
fulisha_la·2023-06-09 22:10

python贝叶斯模型_从零开始学Python--朴素贝叶斯模型（理论部分）

原标题：从零开始学Python--朴素贝叶斯模型(理论部分)【知识铺垫】在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式：如上等式为条件概率的计算公式，表示在已知事件
好优X·2023-06-09 18:45

Python机器学习--分类算法--朴素贝叶斯算法

篇幅较长，可根据旁边的目录来看朴素贝叶斯算法第一站:概率公式条件概率公式：为(即在事件B发生的情况下,事件A发生的概率):当A,B相互独立时P(AB)=P(A)∗P(B)全概率公式：贝
轻窕·2023-06-09 18:14

自然语言处理: N-Gram实战

N-Gram一.理论定义:语言模型在wiki的定义是统计式的语言模型是一个几率分布，给定一个长度为m的字词所组成的字串W1,W2，···，Wn，派几率的字符串P(S)=P(W1,W2,···，Wn，)而其中由条件概率公式我们可以得到下图
曼城周杰伦·2023-06-09 03:43

人工智能-实验三

二.实验原理1.条件概率与贝叶斯公式条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记为P(A|B)。若只有两个事件A和B，则：P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\fra
A橙_·2023-06-08 18:13

day06——朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法一、什么是朴素贝叶斯分类方法二、概率基础知识1，联合概率2，条件概率三、贝叶斯公式1，公式2，拉普拉斯平滑系数四、API五、实操案例：20类新闻分类代码六、总结一、什么是朴素贝叶斯分类方法朴素贝叶斯分类方法是一种基于贝叶斯定理的统计学习分类算法
张嘉烘·2023-06-08 16:36

贝叶斯网络结构学习方法简介

贝叶斯网络结构学习方法简介贝叶斯网络（Bayesiannetwork,BN）结构学习就是从给定的数据集中学出贝叶斯网络结构，即各节点之间的依赖关系；只有确定了结构才能继续学得网络参数，即表示各节点之间依赖强弱的条件概率
jbb0523·2023-06-08 11:55

贝叶斯网络学习

贝叶斯网络由两部分组成：有向无环图（DAG）和条件概率表（CPT）。有向无环图（DAG）：DAG中的节点表示随机变量，有向边表示变量之间的依赖关系。如果存在一条从节点A指向节点B的有
wolf1132·2023-06-08 11:51

机器学习--朴素贝叶斯分类器

第1关：条件概率什么是条件概率概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。
liuyizeliuyize·2023-06-08 10:43

Python机器学习入门 - - 贝叶斯算法学习笔记

文章目录前言一、贝叶斯算法简介二、贝叶斯算法的数学原理1.条件概率2.全概率公式3.贝叶斯公式4.朴素贝叶斯分类器5.高斯朴素贝叶斯分类器和伯努利朴素贝叶斯分类器三、Python实现朴素贝叶斯分类总结前言贝叶斯公式是我们高中就耳熟能详的统计概率定理
szu_ljm·2023-06-08 03:06

精通数据科学笔记 生成式模型

贝叶斯框架条件概率
techfei·2023-06-07 20:20

4种普遍的机器学习分类算法

贝叶斯分类算法的实质就是计算条件概率的公式。在事件B发生的条件下，事件
向前齐步走·2023-06-07 18:11

多维高斯分布

二者之间得马氏距离马氏距离两点间的马氏距离2.特征值分解对协方差矩阵进行特征值分解，可以得到特殊情况，p=2时在XOY平面内投影为一椭圆，坐标方向，为协方差矩阵特征值分解后的方向其图如下3.常用定理3.1线性变换3.2独立性3.3联合概率与条件概率联合概率
甚也不会·2023-06-07 10:11

条件随机场（CRF）：数学建模与MATLAB实现

Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd条件随机场（ConditionalRandomField，CRF）是一种用于建立多个输出变量之间条件概率分布的无向图模型
未来教育官方账号·2023-06-07 00:48

关联规则算法总结

则面包->黄油10%可信度关联规则A->B的可信度(条件概率)：1000个顾客购物，200个购买了面包,140个购买了面包和黄油
JokeOrSerious·2023-04-21 19:14

【机器学习】判别式模型与生成式模型

一、判别式模型与生成式模型简介1、判别模型（DiscriminativeModel）是直接对条件概率P(Y∣X;θ)\displaystyleP(Y|X;\theta)P(Y∣X;θ)建模。
马苏比拉米G·2023-04-21 19:10

朴素贝叶斯分类器实现正面负面文本分类

朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务文章目录朴素贝叶斯分类器，完成正面、负面文本分类任务一、环境准备二、朴素贝叶斯必备基础知识(一).什么是朴素贝叶斯(二).概率论基础基础贝叶斯公式(核心⭐⭐⭐⭐⭐必会)条件概率联合概率贝叶斯公式先验概率后验概率全概率公式
Python-AI Xenon·2023-04-21 17:17

朴素贝叶斯代码实现python

后验概率＝先验概率*调整因子条件概率求解小硬币的个数；朴素贝叶斯代码实现python机器学习之朴素贝叶斯算法详解_平原的博客-CSDN博客_朴素贝叶斯算法一、朴素贝叶斯
恶霸程序员388·2023-04-21 17:46

CRF 条件随机场 概述

可以用于构造在给定一组输入随机变量的条件下,另一组输出随机变量的条件概率分布模型.在开始之前概率无向图即马尔可夫随机场,是一个用无向图表示的联合概率分布.定义:图(graph)是由节点(node)与边(
风风荷举·2023-04-21 11:00

刷题记录:P8804 [蓝桥杯 2022 国 B] 故障 条件概率

此处省略输入:35302050050332503003500000256013输出:256.89143.1130.00读完题目,我们会发现其实题目给了我们两个事件,并且这两个事件是相互关联的.因此不难想到使用条件概率我们将故障原因看做事件
yingjiayu12·2023-04-21 09:00

最大似然估计（概率密度函数的估计的参数方法）

最大似然估计有以下几个假设：确定但未知样本独立同分布类条件概率密度有确定的函数形式或样本中的各个样本的联合概率为上式反映在不同参数取值下取得当前样本集的可能性参数叫相对于样本集x的似然函数使似然函数最大的是样本
vv428047423·2023-04-21 03:18

2022-08-28认识贝叶斯推理——我们认识世界的梯子

1.贝叶斯推理的基础是条件概率所谓的条件概率就是，如果一个随机事件的概率会因为某个条件而产生变化，那在这个条件发生的情况下，这
书童寒不冷·2023-04-20 22:29

朴素贝叶斯

在机器学习中，生成模型可以用来直接对数据建模（例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样），也可以用来建立变量间的条件概率分布。条件概率分布可以由生成模型根据贝叶斯定理形成。
a0506820fb9f·2023-04-20 10:12

机器学习算法系列（三）

虽然名字叫回归，但其实是分类学习方法一、算法原理对于给定的输入实例x，可求出P(Y=0|x)和P(Y=1|x)的条件概率值的大小比较，将实例x分到概率值较大的那一类。1.1、预测函数找出一个预测
三秋树&二月花·2023-04-19 08:47

关于李航《统计学习方法》第4章朴素贝叶斯法的一些理解

贝叶斯决策贝叶斯公式如下：其中：p(Y)为先验概率，表示每种类别分布的概率；P(X|Y):类条件概率，表示在某一类别情况下，某个事件发生的概率；而P(Y|X)为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率
王玺__boy·2023-04-17 12:17

NLP入门（1）— 从NNLM到Word2Vec

数学基础贝叶斯公式贝叶斯公式是英国数学家贝叶斯（ThomasBayes）提出来的，用来描述两个条件概率之间的关系。若记P(A)，P(B)
机计复计机·2023-04-17 07:01

第一章 统计机器学习及监督学习概论（二）

1.3统计学习方法三要素统计学习方法都是由模型、策略和算法构成，即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：以下主要讨论监督学习中的统计学习三要素1.3.1模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数
Peter_Haoran·2023-04-16 10:44

贝叶斯定理

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
lungflsh·2023-04-16 05:09

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

具体来说，它通过计算先验概率和条件概率来确定输入样本所属的分类，其中先验概率指的是每个分类在整个数据集中出现的概率，条件概率指的是给定某个分类的情况下，输入样本在各个特征上的概率分布。
牛大了2023·2023-04-15 19:17

3.5 二维随机变量函数的分布

学习目标：要学习二维随机变量的分布，我可能会遵循以下步骤：了解基本概念：我会开始学习二维随机变量、联合概率密度函数、边缘概率密度函数、条件概率密度函数、期望值和方差等基本概念，以确保我对这些概念有一个牢固的理解
夏驰和徐策·2023-04-15 14:36

3.3 二维随机变量条件分布

复习条件概率：学习条件概率的定义和计算公式，理解条件概率的含义和作用。掌握条件分布的定义：理解条件分布的概念和定义，了解条件分布的性质和特点。
夏驰和徐策·2023-04-15 14:05

马尔可夫分析-1(markov analysis)

http://setosa.io/ev/markov-chains/如果了解条件概率，全概率公式，贝叶斯，该链接可以给读者一个大概的认识。
DJ_f3ee·2023-04-15 10:18

朴素贝叶斯

每个特征独立的对分类结果起作用，这样类的条件概率就变成特征条件概率的乘积。朴素贝叶斯的好处在于把特征和类的联合分布表示成一个类的先验概率和一组特征相关的条件概率分布的乘积。这个过程被称为因子分解。
李奕辰的爸爸·2023-04-15 07:17

朴素贝叶斯

条件概率分布可以由生成模型根据bayes-navies定理形成。常用的生成模型算法有：高斯混合模型、朴素贝叶斯分类器。生成式模型：判断一只羊是山羊还是绵羊，先根据山羊的特征
Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

决策树的理解与应用

在分类问题中，决策树基于特征对实例进行分类，这个分类过程可以认为是if-then的规则集合，也可以认为是特征空间与类空间上的条件概率分布。
毛毛虫_wendy·2023-04-14 16:15

机器学习中的数学——特征向量、矩阵对角化

线性代数向量,向量空间;矩阵,线性变换;特征值,特征向量;奇异值,奇异值分解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;基本原理最优化理论极限,导数;线性逼近,泰勒展开;凸函数
mo95311·2023-04-14 10:00

几种常见的Graph Embedding方法

针对graph的研究可以分成三类：1.简单的graph算法：如生成树算法，最短路算法，复杂一点的二分图匹配，费用流问题等等；2.概率图模型：将条件概率表达为图结构，并进一步挖掘，典型的有条件随机
程序员面试吧·2023-04-13 19:47

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归
ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

7,8 凸集的交，保凸运算

例：两个凸集的和是凸的例：线性矩阵不等式那么为凸定义仿射变换为凸例：椭球是球的仿射映射透视函数例：考虑内线段，线段为证明：例任意凸集的反透视映射仍是凸集线性分数函数为仿射映射例.两个随机变量的联合概率条件概率
抄书侠·2023-04-12 20:00

机器学习中的数学符号

向量矩阵张量集合集合实数集合维的实数向量集合维的实数矩阵集合操作符向量或矩阵的转置按元素相乘集合中元素个数范数范数连加连乘函数函数自然对数函数指数函数导数和梯度关于的导数关于的偏导数关于的梯度概率和统计概率分布随机变量的概率分布是条件概率分布函数对的数学期望复杂度大
UlissesJr·2023-04-12 11:21

机器学习－－基本概念要清楚～

在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间（hypothesisspace）包含所有可能的条件概率分布或决策函数。
城市中迷途小书童·2023-04-12 10:21

二战周志华《机器学习》--条件随机场

条件随机场试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模，具体来说，若给定观测序列x，以及标记序列y，条件随机场的目的就是构建条件概率模型p(y|x),需注意的是，标记变
城市中迷途小书童·2023-04-11 02:52
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