条件概率第9页

机器学习课程中遇到的一些名词解释

生成模型（GenerativeModel）学习p(x,y)的联合概率分布，条件模型（DiscriminativeModel）学习p(y|x)的条件概率分布。

嘿我的老伙计·2023-02-07 11:58

概率图模型（贝叶斯网、隐马尔可夫模型HMM）

一、贝叶斯网贝叶斯网亦称“信念网”它借助有向无环图来刻画属性间的依赖关系，并使用条件概率表来表述属性的联合概率分布。

夕述·2023-02-07 11:47

机器学习笔记：朴素贝叶斯分类器（二）

在前一篇文章中，我们通过计算频率的方式来计算条件概率。对于未观测到的样本，其条件概率为0。这种假设看起来不太合理。现在我们要采用另一种方式来计算条件概率。我们假设特征之间相互独立，并服从正态分布。

谌显·2023-02-07 05:52

木东居士学习计划：第三周数据分布（详实版）

基本概念古典概率条件概率离散分布连续变量期望值离散变量的概率分布二项分布伯努利分布泊松分布连续变量的概率分布均匀分布正态分布指数分布伽马分布偏态分布贝塔分布威布尔分布卡方分布F分布

evanzh7·2023-02-06 01:32

7.5 贝叶斯网

7.5贝叶斯网贝叶斯网又叫做信念网，它借助无环图来刻画属性之间的也来关系，并且使用条件概率表来描述属性的联合概率分布具体来说，一个贝叶斯网B由结构G和参数谁他两部分构成，即B={G，谁他}，网络结构G是一个有向无环图

pjiang000·2023-02-05 20:55

贝叶斯网

贝叶斯网借助有向无环图(DirectedAcyclicGraph，简称DAG)来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表(ConditionaProbabilityTable简称CPT）来描述属性的联合概率分布

whime_sakura·2023-02-05 20:55

西瓜笔记(三下)

可以用条件概率表(ConditionalProbabilityTable)来描述属性的联合概率分布。若两个属性有直接的依赖关系，用一条有向边连接。如下，属性B依赖属性A。量化的依赖关系是P(B|A)。

Angela㐅cc·2023-02-05 20:54

贝叶斯网络

若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。例如，假设节

纸上得来终觉浅～·2023-02-05 20:54

机器学习--贝叶斯网

吉布斯采样算法6-代码部分0-自定义贝叶斯网络1-搜索所有网络结构2-启发式搜索网络结构1-概念贝叶斯网（Bayesiannetwork）亦称信念网，它借助有向无环图DAG,来刻画属性自己建得依赖关系，并使用条件概率表来描述属性得联合概率分布

Elvis_hui·2023-02-05 20:21

0. 引言

对于给定的M类的分类任务和一个用特征向量表示的未知样本，生成M个条件概率，即对于特征向量，每一项都代表未知样本属于某一特定类的概率，用这些条件概率来量化“最大可能”。

Marthm·2023-02-05 19:36

贝叶斯

公式介绍贝叶斯定理（贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理）由英国数学家贝叶斯(ThomasBayes1702-1761)发展，用来描述两个条件概率之间的关系。

沉静BBQ·2023-02-05 14:04

基于negative sampling（负采样）的CBOW模型、skip-gram模型

negativesampling的CBOW模型与基于hierarchicalsoftmax的CBOW模型不同：基于negativesampling的模型采用随机负采样法计算概率，计算的是除词语w外的其他负采样词语的条件概率

你好星期一·2023-02-05 11:30

机器学习——朴素贝叶斯

目录一：朴素贝叶斯简介1.1基于贝叶斯决策理论的分类方法1.2条件概率二：文档分类2.1从文本构建词向量2.2从词向量计算概率2.3根据现实情况修改分类器2.4文档词袋模型三：朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一：

hshagahhva·2023-02-05 07:03

第六章——机器学习（贝叶斯学习和决策树学习）

一、贝叶斯学习1.贝叶斯定理贝叶斯定理用于求解以下问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(AB）的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率。

chy3232·2023-02-05 07:33

判别模型 vs 生成模型

tags:机器学习监督学习模型监督学习的任务是学习一个模型，对给定的输入预测相应的输出，这个模型的一般形式维一个决策函数或一个条件概率分布。

elephantnose·2023-02-05 01:34

数据分析常用指标和术语

均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率

黏小莲·2023-02-04 22:54

基于项目的Top-N推荐算法（Item-Based Top-N Recommendation Algorithms，Mukund Deshpande and George Karypis，2004）

文章目录1基本信息2研究和贡献2.1研究内容2.2贡献3定义和符号4算法4.1构建模型4.1.1项目之间的相似度度量4.1.1.1基于余弦的相似性4.1.1.2基于条件概率的相似性4.2应用模型4.3计算复杂度

lcg_magic·2023-02-04 14:52

和你在一起^_^·2023-02-04 13:21

【笔记】迁移学习中边缘概率分布和条件概率分布

迁移学习——域自适应迁移学习概述（TransferLearning）在迁移学习中，边缘概率分布和条件概率分布有什么含义？学习域适应之前比较陌生的是在迁移学习中边缘概率分布和条件概率分布有什么含义？

LANG_C_·2023-02-04 09:31

全概率公式和贝叶斯公式

（1）条件概率公式设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（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)（2）乘法公式1.

zhanderson·2023-02-03 22:36

强化学习蘑菇书Easy RL第二、三章学习（马尔可夫决策过程、表格型方法）

马尔可夫决策过程概述MarkovProcess(MP)通常来说是未来状态的条件概率分布仅依赖于当前的状态。

rainbowiridescent·2023-02-03 16:41

概率统计篇：概率基础（联合概率、条件概率和贝叶斯法则）[第二天]

条件概率：条件概率也是由多个随机变量决定，但是和联合概率不同的是，它计算了给定某个（或多个）随机变量的

一眼看穿你·2023-02-03 07:50

机器学习--三要素

在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率发布或决策函数。简单地理解：模型本质上就是一个函数，其作用就是实现从一个样本X到样本的标记值Y的一个映射，即g：X->Y.下面来详细地阐述什么是模型

王小白123138·2023-02-03 07:19

生成式模型和判别式模型

区别：产生式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)它们的区别在于：假设有样本输入值（或者观察值）x，类别标签（或者输出值）y判别式模型评估对象是最大化条件概率

Johann_Liang·2023-02-03 00:44

python实现关联算法_关联分析：Apriori算法的python实现

即$$P({铅笔}）=0.1$$置信度或可信度：定义为条件概率。例如对于{尿布}-->{葡萄酒}的关联规则，这条规则的可信度被定义为“支持度({尿布，葡萄酒}

weixin_39854951·2023-02-02 12:35

隐马尔科夫模型

隐含马尔科夫模型通信的本质就是编解码和传输的过程观测信号：发送源的信息：已知的情况下，求得令条件概率达到最大值得那个信息串，即（解码）通过贝叶斯公式，上述公式等价变换为发送端产生信息的可能性（比如说话的人

DeepMine·2023-02-02 00:47

学习笔记-基于语言模型的中文分词器

lexical常见分析方法：词典的机械切分模型的序列标注中文分词的难点：歧义切分未登录词识别（新词）2、语言模型2.1原理一个句子是否合理，就看它的概率大小如何，我们可以将一个句子表示为词的联合概率，并用条件概率公式写出来

吉庆@数据安全·2023-02-01 10:06

[机器学习笔记] 判别模型与生成模型

判别模型直接从训练数据中学习条件概率分布P(Y|X)或决策函数Y=f(X)的方法为判别方法，学习到的模型是判别模型。基本思想是，有限样本条件下，建立判别函数，不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。

勇敢的仙人掌·2023-02-01 09:55

联合概率及其分布、边缘概率及其分布、条件概率及其分布和贝叶斯定理

联合概率及其分布、边缘概率及其分布、条件概率及其分布和贝叶斯定理转存联合概率、边缘概率、条件概率之间的关系“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率”乘以“Y的边缘概率”。

qq_38603174·2023-02-01 08:59

机器学习之朴素贝叶斯

机器学习之朴素贝叶斯文章目录机器学习之朴素贝叶斯1：概述2：条件概率3：鸢尾花为例讲解1：概述朴素贝叶斯算法是应用得非常广的一种算法之一。

不准熬夜码代码·2023-01-31 23:06

一文上手决策树：从理论到实战

第二种视角是从条件概率的角度来理解决策树。我们对每个

老Q在折腾·2023-01-31 09:12

概率论常用公式整理

1.运算定律交换律：结合律：分配律：对偶律：2.基本公式加法公式：减法公式：乘法公式：全概率公式：贝叶斯公式：3.条件概率4.事件独立性两事件独立性：多事件独立性：

翻译不了的声响·2023-01-31 02:56

常见算法（下）-朴素贝叶斯，SVM

条件概率：P(堵车|交通事故)在交通事故发生的情况下，堵车的概率是多少？后验概率：P(交通事故|堵车)在堵车发生的情况下，原因是交通事故的概率是多少？

巴雷西牛·2023-01-30 08:55

分类算法之朴素贝叶斯——简单天气预报算法

贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论里面一个计算条件概率的法器！为什么是法器，且看后文。先摆出计算公式：也许乍一看这公式没什么，但是我们先将公式移项得：P(A|B)P(B)=P(AB)，此时再将A

二哥的博客·2023-01-30 08:54

EM总结

为了防止条件概率P(X|Y)出现概率为02.什么时候使用EM算法？E和M分别做什么？如果概率模型的变量都是观测变量，则给定数据之后，可以直接用极大似然估计法或者贝叶斯估计法来估计模型参数。

slyxk·2023-01-29 22:00

生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative）

目录1决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)2生成方法和判别方法2.1生成方法2.2判别方法3特点及对比3.1生成模型3.2判别模型3.3总结4对于跟踪算法5问题常见的概率图模型中，哪些是生成式模型

意念回复·2023-01-29 11:13

人工智能一种现代方法第14章概论推理

文章目录贝叶斯网络贝叶斯网络是什么一种构造贝叶斯网络的方法条件分布的有效表示贝叶斯网络的精确推理推理任务通过枚举进行推理变量消元算法(避免重复计算)贝叶斯网络的近似推理直接采样似然加权马尔可夫链采样Gibbs采样算法资源分享本文旨在讲明：1）贝叶斯网络(何谓贝叶斯网络;从网络计算概率;如何构建贝叶斯网络;网络中的条件独立性)2）条件概率的有效表示

不务正业的土豆·2023-01-29 09:44

常用机器学习算法入门（小白适用）

先验概率是基于主观判断而非样本分布的概率分布；后验概率是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。简单描述：在用概率对某个事件进行推断之前，已知该事件的概率，称为‘先验概率’

茶小美·2023-01-29 06:35

Matlab用蒙特卡罗方法解释条件概率

蒙特·卡罗方法（MonteCarlomethod），也称统计模拟方法，是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明，而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数（或更常见的伪随机数）来解决很多计算问题的方法。一个简单的题目：某工厂生产的灯泡能用1000h的概率为0.8，能用1500h的概率为0.4，用蒙特卡洛求已用1000h的灯泡能用到1500h的概

Z_0_0·2023-01-29 00:00

朴素贝叶斯分类器

参考朴素贝叶斯分类器-云+社区-腾讯云不难发现，基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计得到。

Wanderer001·2023-01-28 15:00

西瓜书《机器学习》第七章部分课后题

目录题目7.1题目7.3粗糙版本改进版本题目7.4题目7.7Acknowledge题目7.1试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率。

雪花飘~·2023-01-28 15:30

《机器学习（周志华）》Chapter7 贝叶斯分类课后习题答案

7.1试使用极大似然法估算西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率.即求属性为X={色泽,根蒂,敲声}，c={是,否}，的类条件概率P(x|c)根据西瓜书P149.极大似然法,同理假设P(x|c)具有确定的形式并且被参数向量

周博u010083327·2023-01-28 15:59

机器学习（西瓜书）第七章笔记

极大似然估计这种参数估计方法虽能使类条件概率估计变得相对简单，但是结果的准确性严重依赖于所假设的概率分布形式是否符合潜在的真实数据分布。

Philia_YF·2023-01-28 15:29

太赞了！机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)

Datawhale作者：尹晓丹，Datawhale优秀学习者寄语：首先，简单介绍了生成模型和判别模型，对条件概率、先验概率和后验概率进行了总结；其次，对朴素贝叶斯的原理及公式推导做了详细解读；再次，对三种可能遇到的问题进行了解析

机器学习算法那些事·2023-01-28 15:29

朴素贝叶斯分类

贝叶斯定理描述的是两个条件概率之间的关系，对两个事件A和B，由乘法法则易知P(A∩B)=P(A)P(B│A)=P(B)P(A│B)P(A∩B)=P(A)P(B│A)=P(B)P(A│B)P(A∩B)=P

禺垣·2023-01-28 13:12

CRF简单理解总结

条件随机场(ConditionalRandomFields,以下简称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。

NeilGY·2023-01-28 09:49

Decision Tree（面试准备）

决策树也可以被视为定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。这一条件概率分布定义在特征空间的一个划分上。对给定实例，我们首先找到它所属的叶结点（或者说特征单元），然后将该实例划分到该结点上条件概率最大

单调不减·2023-01-27 18:34

从决策树到xgboost(一)

条件概率分布定义在特征空间的一个

约定写代码·2023-01-27 08:43

深度学习基础07---非线性回归分析逻辑回归Logistic Regression

首先来看一些基本概念1.概率：1.1定义：概率（P）probability：对一件事情发生的可能性的衡量1.2范围：0<=P<=11.3计算方法：1.3.1根据个人置信1.3.2根据历史数据1.3.3根据模拟数据1.4条件概率

多欢喜 ·2023-01-26 14:19

机器学习终极总结——朴素贝叶斯法

先验概率分布：P(Y=ck),k=1,2,...,K条件概率分布：P(X=x|Y=ck)=P(X(1)=x(1),...,X(n)=x

Heli_Gao·2023-01-26 13:30

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