条件概率

基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类

目录朴素贝叶斯算法编辑朴素贝叶斯的三种方式实战——对新闻文本进行文本分类朴素贝叶斯算法贝叶斯定理贝叶斯定理（BayesTheorem）也称贝叶斯公式，是关于随机事件的条件概率的定理定理内容：如果随机事件
艾派森·2023-04-10 21:09

第一章 绪论

似然和条件概率有点相似。比如P(B|theta)就是B的似然函数，只不过基于已知参数theta也就是标准相似度*先验概率image.png在抛硬币试验中。我们假定向上的概率是a,大概是贝塔分布贝塔分布
sadamu0912·2023-04-10 08:49

贝叶斯推算

它本质是条件概率的一个变形：已知如果A则B，那么反过来求解如果B则A的概率。就是我们根据新的信息、证据、数据来更新看法、判断、信念。这个概念比较难理解。用一个简单例子来说明贝叶斯推算。
Vincent_1d2f·2023-04-10 02:13

朴素贝叶斯

它的基本思想是，通过先验概率和条件概率来计算后验概率，从而实现分类。在朴素贝叶斯分类中，假设每个样本都由多个特征组成，每个特征都是相互独立的。
python算法工程师·2023-04-10 02:50

统计学习三要素： 方法=模型+策略+方法

模型+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布
浪子回头2018·2023-04-09 19:50

贝叶斯定理与极大似然估计

贝叶斯定理贝叶斯定理是以条件概率为基础的，所以我们要首先复习下条件概率。
帝都De雾霾·2023-04-08 18:50

1.4 条件概率与乘法公式

1.4.1条件概率在实际问题中，除了直接考虑某事件B发生的概率P(B)外,有时还会碰到这样的问题，就是“在事件A已经发生的条件下,事件B发生的概率”。
夏驰和徐策·2023-04-08 14:12

Coursera课程自然语言处理(NLP)笔记整理(三)朴素贝叶斯分类器 （第二周课程内容）

文章目录1.贝叶斯公式1.1.条件概率1.2.贝叶斯公式1.3.朴素贝叶斯1.3.1.二值分类的朴素贝叶斯推理条件规则2.拉普拉斯算子平滑(Laplaciansmoothing)3.对数似然3.1.似然
豆沙粽子好吃嘛!·2023-04-08 13:20

（20）监督学习-标注问题-条件随机场

·条件随机场（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科夫随机场。属于判别模型，其学习方法通常为极大似然估计。是无向图模型的一种。
顽皮的石头7788121·2023-04-06 23:26

贝叶斯分类器（1）——概率论知识

贝叶斯定理（Bayestheorem）：是概率论中的一个结果，跟随机变量的条件概率以及边缘（条件）概率分布有关。
_曹杰·2023-04-06 06:20

概率论基础1

文章目录概率空间条件概率independencerandomvariables离散randomvariable连续randomvariableuniformdistributionPDF&CDFExponentialrandomvariables
honky_tonk_man·2023-04-06 04:48

考研复试——概率论(2)

2.什么是条件概率？请举一个例子并解释。3.什么是贝叶斯定理？请举一个例子并解释。4.什么是期望值和方差？请解释这些概念及其在统计学和概率论中的应用。5.什么是随机变量？
阿牛大牛中·2023-04-05 23:38

【机器学习】朴素贝叶斯分类器

使用朴素贝叶斯进行文档分类一般步骤：收集数据：任何方法（这里使用RSS源）准备数据：需要数值型或者布尔型数值分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用使用直方图效果更好训练数据：计算不同的独立特征的条件概率测试
Geekero·2023-04-05 05:01

朴素贝叶斯分类

1、基本原理朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定理（Bayes’stheorem）——一个描述统计量条件概率关系的公式。
explore翔·2023-04-04 18:25

线性分类模型(二)——生成式模型

本文首发于我的个人博客Suixin'sBlog生成式方法：对类条件概率密度和类先验概率分布建模，然后使用贝叶斯定理计算后验概率密度，从而进行预测。
Sui_Xin·2023-04-04 12:54

刘嘉《概率论》21

5.1条件概率：辛普森案中有什么概率陷阱所谓条件概率，简单来讲就是，如果一个随机事件发生的概率会因为某个条件而发生变化，那在这个条件发生的情况下，这个随机事件发生的概率就是条件概率。
游泳的鱼_cc71·2023-04-03 03:07

《统计学习方法》 第十八章 概率潜在语义分析

概率潜在语义分析概率潜在语义分析是利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的方法概率潜在语义分析受潜在语义分析的启发提出两者可以通过矩阵分解关联起来给定一个文本集合，通过概率潜在语义分析，可以得到各个文本生成话题的条件概率分布
小鹏AI·2023-04-02 09:51

大师兄的数据分析学习笔记(十六）：分类模型(二）

条件概率，在一定条件(事件发生的情况)下，事件发生的概率。联合概率，事件和事件共同发生的概率。
superkmi·2023-04-02 09:47

朴素贝叶斯(Naive Bayes)

主要用到的数学知识有：条件概率、全概率公式、贝叶斯定理等。朴素贝叶斯对于具体的问题需要具体分析。目录一，基本的数学知识1.1条件概
谦虚且进步·2023-04-02 02:33

贝叶斯公式实际例子

贝叶斯公式是一种用于计算条件概率的数学公式，它表达了在给定先验概率和观测数据的情况下，计算后验概率的关系。
Meta.Qing·2023-04-01 04:26

2022-08-29怎么用概率思维增加人生胜率

前面我们一起完成了关于概率、随机和独立事件等学习，还学了模拟世界的几种概率分布，又学习了条件概率和贝叶斯推理这样的核武器，今天咱们聊聊运用概率思维增加人生胜率的几个法宝。
书童寒不冷·2023-03-31 11:37

条件概率和全概率公式

条件概率公式1.条件概率公式:设A,B为两个事件，且P(B)>0，则称为事件B已经发生的条件下事件A发生的条件概率，记为P(A|B),即：=2.乘法定理：由条件概率定义，两边同乘以P(A)可得P(AB)
MYUNB·2023-03-31 05:05

gpt2生成文本的不同解码策略

自回归式语言生成是基于这样一个假设：一个词序列的概率分布可以分解为条件概率（当前步长单词在上一单词存在的条件概率）的乘机：W0是句子的第一个词，长度T是自定义的并且与时间步长相对应t=T,EOS的token
桂花很香,旭很美·2023-03-29 05:08

机器学习系列3:概率模型、朴素贝叶斯和sigmod函数推导

一、贝叶斯公式推导1.条件概率设是任意两个事件，已知发生的条件下，发生的条件概率为：2.全概率公式设为有限或无限个事件，他们两两互斥，即：被称为一个完备事件群。
_世界和平_·2023-03-28 20:19

先验概率，后验概率，likelihood的中文解说

之前学概论的时候有点没搞明白为什么要这样命名这些概率项，动机：现在有很多，machinelearning，deeplearning的内容和这个有关，所以务必搞清楚其实这些东西都是贝叶斯学派的“名称”，和频率学派什么条件概率有联系也有不一样的地方
_Joe·2023-03-27 02:54

贝叶斯公式和隐马尔可夫模型(2)

在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。同样，后验概率分布是一个未知量基于试验和调查后得到的概率分布。
zidea·2023-03-25 08:35

统计学习 三要素

模型1决策函数集合2条件概率集合策略有了模型的假设空间，按照什么样的准则学习或者选择最优模型损失函数：一次预测的好坏（lossfunction）风险函数：平均意义下的模型预测的好坏损失函数10-1损失函数
云之彼端09·2023-03-25 01:29

朴素贝叶斯

第1关：朴素贝叶斯概论第1题B第2题A第3题D第4题D第5题C第2关：先验、后验和条件概率任务描述本关任务：使用Python语言编程，按要求完成任务。
Ssaty.·2023-03-23 21:14

2.1.1.3朴素贝叶斯

朴素贝叶斯分类器会单独考量每一个维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数字假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率是相互独立的。
idatadesign·2023-03-22 15:04

在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

点的相似性计算为条件概率，如果在以A为中心的高斯（正态分布）下按其
维凡生物·2023-03-22 13:40

统计学基础：知识点

随机事件随机事件运算律古典概率几何概型条件概率贝叶斯公式独立事件伯努利试验概率累积函数离散型随机变量两点分布二项分布泊松分布连续型随机变量均匀分布指数分布正态分布随机向量分布函数边缘分布二维均匀分布二维正态分布数学期望
崔业康·2023-03-22 12:16

独立性假设 与 先验后验

极大似然估计(MLE)是经验风险最小化(ERM)的一个例子.当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大
谢小帅·2023-03-21 09:40

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。
suxuer·2023-03-20 20:46

关于数学之美

比如计算机自然语言处理可以抽象成非常简单的通信模型和统计学模型，然后一个简单条件概率公式加上
牛奶泡泡洗澡澡·2023-03-20 12:25

生成式 判别式模型

)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：（对于输入x，类别标签y）1.生成式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)2.判别式模型估计决策函数F(X)或条件概率分布
gyDBD·2023-03-18 18:14

生成模型和判别模型

这一模型的一般形式为决策函数：Y=f(X)或条件概率分布：P(Y|X)。2、监督学习的方法又可以分为生成方法和判别方法，所学到的模型分布称为生成模型和判别模型。
一枚小黑·2023-03-16 15:53

《深入浅出数据分析》-贝叶斯概率和主观概率

接part1部分的内容，继续归纳整理：六.贝叶斯概率1.知识点：贝叶斯定理：--概念解释：是关于随机事件A和B的条件概率（条件概率是以一件事情发生的前提另一件事情发生的概率）。
蔬香四溢·2023-03-16 11:04

刘嘉《概率论》24

这个词听起来很高端，但其实它的本质就是利用条件概率。影响股价的因素很多，但如果把时间段缩短，比如缩到一秒甚至一毫秒内，影响股价的因素就比较单一了。这时候如果把握关键因素，盈利的概率就会大一些。
游泳的鱼_cc71·2023-03-16 08:29

读《贝叶斯的博弈》1-7章

上面是翻译者对于本书的评价，我在看本书之前，大学期间学习概率论和机器学习课程的时候对贝叶斯定理有一定的了解，公式的简洁让我觉得贝叶斯定理不过是概率中注入条件概率、全概率公式的应用，开始读这本书后我才对贝叶斯定理有了更深刻的理解
孔孔_FuZhan·2023-03-15 05:34

LogisticRegression & Maxent（面试准备）

1、手推LogisticRegression（损失函数）二项逻辑斯蒂回归模型是如下条件概率分布：这里的包含偏置项，即为，其对应的。
单调不减·2023-03-14 10:33

SQL优化

一、创建索引1、对查询条件概率
呼啦啦zz·2023-03-12 13:42

生成模型与判别模型

生成模型与判别模型一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。
吃肉的小馒头·2023-03-11 18:33

《数据挖掘导论》CH5.3贝叶斯分类器

它可以通过先验概率、类条件概率和证据来表示后验概率。（5-11）对于类条件概率的估算有两种方法：5.3.3朴素贝叶斯分类器1.前提：条件独立性：属性集的属性（条件）与类之
Schnell·2023-03-10 00:13

条件概率与独立事件

P(B|A)表示在已知A事件发生的情况下B事件发生的概率。事件概率等于例如P(B)=n(B事件发生的个数Ω)/n(事件总数（样本空间）)积事件A∩B或者表示ABA事件与B事件同时发生第一问将最后一名同学中奖的概率记为事件B第二问将第一名同学没抽到中奖奖券概率的事件记为事件A互斥事件B发生C不会发生第一问一共五道题三道理科题那么第一次抽到理科题的概率为:将第一次抽到理科题的事件记为事件A则事件A发生
沉到火海里去吧·2023-03-09 17:38

【机器学习】生成式模型和判别式模型

最终的目的是求得最大的条件概率P（y|x）作为新样本x的分类。2.生成式模型生成式模型：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，对X和Y的联合
DonngZH·2023-02-25 08:55

自然语言处理(NLP)之近似训练法：负采样与层序Softmax

为了降低这种带来的高计算复杂度，介绍两种近似的处理方案：负采样和层序softmax负采样(NegativeSampling)我们回顾下跳字模型给定中心词生成背景词的条件概率：该条件概率相应的对数损失如下表示
寅恪光潜·2023-02-24 07:43

人工智能期末整理

1.1.1样本，模式和模式类等概念间的关系1.1.2基本术语1.2模式识别和人工智能的意义2.基本概念2.1模式识别的系统组成2.2模型评估方法3.统计决策方法3.1贝叶斯决策*3.1.1先验概率，类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系
七星元·2023-02-22 07:49

读书笔记：《数学之美》

数学之美不同的文字系统在记录信息上的能力是等价的图灵测试通信六要素：发送者（信息源）、信道、接受者、信息、上下文和编码三语言模型假定表示某一个有意义的句子，由一连串特定顺序排列的词组成，则出现的概率:序列出现的概率等于每一个词出现的条件概率相乘
IT_小马哥·2023-02-17 14:02

电子科技大学人工智能期末复习笔记（四）：概率与贝叶斯网络

目录前言概率概率公式贝叶斯公式链式条件概率例题1.求联合概率分布/边缘概率分布/条件概率分布2.灵活运用贝叶斯公式概率总结贝叶斯网络判断独立性两个事件独立的判断条件独立性的判断假设条件独立的链式法则⚠Active
Vec_Kun·2023-02-16 21:20

机器学习-朴素贝叶斯

在朴素贝叶斯分类中，我们假设给定数据点属于某个类别，可以通过对该类别中各个特征的条件概率进行乘积计算，以计算该数据点属于该类别的概率。最终，选择概率最大的类别作为该数据点的预测类别。
·2023-02-16 20:57
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