贝叶斯估计

机器学习从入门到精通——贝叶斯算法及朴素贝叶斯原理推导实现

贝叶斯算法及朴素贝叶斯贝叶斯算法及朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理算法推导条件独立假设参数估计极大似然估计贝叶斯估计贝叶斯算法实现准备数据GaussianNB高斯朴素贝叶斯极大似然估计的一般步骤贝叶斯算法及朴素贝叶斯朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法
小陈phd·2022-11-23 16:15

李航博士《统计学习方法》第一章课后习题参考答案

1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。
Siyu_Zhu·2022-11-23 00:33

朴素贝叶斯详细推导理解

文章目录1.公式推导1.1先验后验1.2条件概率公式1.3独立性假设1.3朴素贝叶斯推导2.朴素贝叶斯参数估计2.1极大似然估计2.2贝叶斯估计1.公式推导1.1先验后验先验概率：事件发生前的预判概率。
Suppose-dilemma·2022-11-22 19:43

统计学习方法第四章 朴素贝叶斯法公式推导

文章目录第四章朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法的学习与分类后验概率最大化朴素贝叶斯的参数估计朴素贝叶斯算法流程第四章朴素贝叶斯法基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法朴素贝叶斯法与贝叶斯估计是不同的概念生成模型与判别模型
亲持红叶·2022-11-22 19:13

朴素贝叶斯常见问题总结

损失函数：0-1损失参数估计方法：极大似然估计、贝叶斯估计原理：这里的期望风险最小化等价于后验概率最大化。常见的问题总结：1、需要会后验概率最大化的公式的
RJJU·2022-11-22 18:24

统计学习方法——3. 朴素贝叶斯法（Naive Bayes, NB）

朴素贝叶斯中有多概率连乘，所以为使得每一项不为0，引出了贝叶斯估计和拉普拉斯平滑。使用贝叶斯估计保证了所有连乘项概率大于0。连乘项范围均在0~1之间，会导致越乘越小，所以需要取对数。
要坚持写博客呀·2022-11-22 18:23

机器学习——04朴素贝叶斯（补充）

在朴素贝叶斯中，提到了两种估计概率的算法：一个是极大似然估计，一个是贝叶斯估计。另外，在b站的视频中，提到了模型的两种估计方法：一个是最大似然估计，一个是奥卡姆剃刀。
平行世界里的我·2022-11-22 14:44

参数估计—最大似然估计与贝叶斯估计

文章目录一参数估计二最大似然估计2.1参数分量2.2基本原理2.3高斯情况2.3.1协方差矩阵Σ\SigmaΣ已知，而均值μ\muμ未知2.3.2协方差矩阵Σ\SigmaΣ和均值μ\muμ都未知三贝叶斯估计
Sunburst7·2022-11-22 02:42

PRML第二章读书笔记——Probability Distribution 两变量条件期望/方差、R-M序列算法、高斯分布参数辨识/后验推断/相关分布、指数族分布、无参数先验、无参数估计、kNN

ProbabilityDistribution2.2MultinomialVariablesP74两变量的条件期望与条件方差2.3TheGaussianDistributionP86高斯分布的参数辨识P94序列估计Robbins-Monro算法P99高斯分布参数的贝叶斯估计一般性序列估计一维高斯分布均值的后验推断一维高斯分布方差的后验推断
Trade Off·2022-11-21 16:28

贝叶斯估计及其python实现

文章目录1.贝叶斯估计的思想2.正态总体参数贝叶斯估计的推导3.代码实现3.1.抽取样本3.2.估计参数4.总结参考文献1.贝叶斯估计的思想在统计学中有两大学派：频率学派和贝叶斯学派。
yuzl_wm·2022-11-21 13:31

机器学习面试知识点总结

文章目录计算学习理论过拟合与欠拟合过拟合欠拟合偏差与方差最大似然估计与贝叶斯估计极大似然估计贝叶斯决策论贝叶斯估计特征工程与特征选择特征工程逐层归一化特征选择模型融合融合策略评估方法与评价指标评估方法评价指标优化算法正则化深度模型中的优化采样聚类与降维聚类降维
siyan985·2022-11-21 11:25

李航《统计学习方法》第二版-第四章 朴素贝叶斯

朴素：意味着做出了条件独立性的假设，但条件不可能都是独立的分母为分类讨论，分类讨论在求和要输出哪一种类别输出条件概率最大，为生成模式判别模型根据两者之间的差别，不需每个分别建立模型4.2.3贝叶斯估计sj
so_kind·2022-11-21 10:26

统计学习方法--朴素贝叶斯法

对于统计学习方法的第一章节的部分概念和数学公式已放置到公众号中，需要的朋友可直接去公众号中下载文章目录朴素贝叶斯法的学习与分类基本方法后验概率最大化的含义朴素贝叶斯法的参数估计极大似然估计学习与分类算法贝叶斯估计代码部分数据准备
三维虫子·2022-11-21 10:54

详细分析L1和L2正则化

L1正则化：1.解空间的解释：加上了菱形约束，容易在尖角处碰撞出解2.贝叶斯估计角度解释：假设w的先验分布服从拉普拉斯分布，在0点的概率要更高L2正则化：1.解空间角度解释：加了球形约束，等高线切在圆上
#苦行僧·2022-11-21 10:56

机器学习笔记——极大似然估计与最大后验概率估计

机器学习笔记——极大似然估计与最大后验概率估计目录数据与概率模型相关符号定义频率学派角度看待机器学习问题极大似然估计贝叶斯学派角度看待机器学习问题最大后验概率估计贝叶斯估计及其弊端实例了解极大似然估计和最大后验概率的区别目录数据与概率模型机器学习领域的一个关键概念
静静的喝酒·2022-11-19 23:20

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）

几句话搞懂朴素贝叶斯法（简单理解和应用）适合如我这般完全忘记数学知识的小白，大佬可绕行贝叶斯定理先验概率条件概率极大似然估计贝叶斯估计公式解读：贝叶斯公式、极大似然估计、贝叶斯公式变形正则化（regularizer
Lipyoung·2022-11-17 13:38

《统计学习方法》习题答案

第一章统计学习及监督学习概论课后习题1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。
Mr.小蔡·2022-11-14 09:39

《统计学习方法》第一章习题

1.1说明伯努利模型的极大似然估计以及贝叶斯估计中的统计学习方法三要素。
Hilbob·2022-11-14 09:07

统计学习方法 第四章习题答案

第4章的习题与习题1.1有些相似，建议两章一起看，关于极大似然估计和贝叶斯估计我在第一章的习题中讲解了，可以先看看第一章的解答。
Brielleqqqqqqjie·2022-11-14 09:05

python实现采样函数_PR Sampling Ⅰ: 蒙特卡洛采样、重要性采样及python实现

刘浚嘉：PRⅡ：贝叶斯估计/推断及其与MAP的区别zhuanlan.zhihu.com贝叶斯推断要解决的不是如何估计参数，而是用来估计新测量数据出现的概率，对于新出现的数据：那么实际项目中，我们如何计算贝叶斯估计里这个积分呢
weixin_39778447·2022-11-12 11:43

机器学习04--(朴素贝叶斯法)

朴素贝叶斯法机器学习方法三要素模型:基于特征条件独立的假设学习数据的联合概率分布作为预测的模型策略:利用贝叶斯定理求出后验概率最大的类别作为输出类别算法:极大似然估计或贝叶斯估计。
Carson's blog·2022-11-09 12:16

机器学习2--朴素贝叶斯

最大熵原理多变量（联合）分布，离散的联合概率分布连续的联合概率分布1.2.3独立和条件独立条件概率独立性条件独立1.2统计与概率研究问题的区别2贝叶斯分类器2.1贝叶斯公式2.2贝叶斯决策论2.3MLE&MAP&贝叶斯估计抛硬币程序实现
Ensheng Shi·2022-11-09 12:13

贝叶斯线性回归---ML作业5

贝叶斯线性回归注意：粗体的都是向量或矩阵，非粗体的为标量example:yyy为标量，而y\boldsymbol{y}y为向量我们使用贝叶斯估计方法学习线性回归的参数。
乖乖怪123·2022-10-26 10:04

机器学习——朴素贝叶斯

目录一、什么朴素贝叶斯（基于概率进行预测的算法，用于分类）二、计算方法2.1基本方法2.2后验概率最大化的含义三、朴素贝叶斯法的参数估计3.1极大似然估计3.2朴素贝叶斯算法举个例子：解：3.3贝叶斯估计例题解
maggieyiyi·2022-10-17 07:20

朴素贝叶斯分类器python实现_python 实现朴素贝叶斯分类器（离散数据）

朴素贝叶斯算法步骤：贝叶斯估计代码：#-*-coding:utf-8-*-#naiveBayes朴素贝叶斯法#author:Tomator"""算法参考与李航博士《统计学习方法》采用贝叶斯估计(拉普拉斯平滑
吕驰宇·2022-09-05 19:14

机器学习之pandas基础——pandas与概率论的简短碰面

再比如贝叶斯估计、隐马尔可夫模型、皮尔逊相关系数等等等等。本文借助pandas的介绍，来简单说明一下pandas中与概率论相关的概念
肥猪猪爸·2022-08-18 07:16

Tea Data Analysis System 茶饮数据分析系统

首先使用Python编写爬虫程序爬取某团的茶饮数据，然后将这些数据进行可视化，同时利用贝叶斯估计推荐算法得出综合评分Top10的茶饮店铺，最终将结果呈现在Web端，可供用户访问浏览。
Aroundchange·2022-07-28 18:43

机器学习必知概念：贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验估计

原文(我的博客):贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验估计三者的区别更多机器学习深度学习资源实例分析即使学过机器学习的人，对机器学习中的MLE(极大似然估计)、MAP(最大后验估计)以及贝叶斯估计(Bayesian
weixin_34342207·2022-07-26 10:44

WINBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5312原文出处：拓端数据部落公众号在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。通过拟合每周汇率的双变量时间序列数据，多变量SV模型，包括波动率中的格兰杰因果关系，时变相关性，重尾误差分布，加性因子结构和乘法因子结构来说明想法。单变量随机波动率（SV）模型为ARCH类
·2022-05-25 17:28

模式识别与机器学习课程笔记——决策树和贝叶斯估计

文章目录前言1eagerlearner1.1DesicionTrees1.1.1第一个决策树：ID3算法1.1.1.2熵1.1.1.3ID3实现举例1.1.1.4剪枝问题1.1.2决策树的特点1.1.3其他决策树算法1.1.4决策树特点1.2Bayesian1.2.1朴素贝叶斯1.2.2朴素贝叶斯举例NaïveBayesClassifier(NB)1.2.3朴素贝叶斯举例BayesianDecis
菜且凶残_2017·2022-05-23 07:34

《统计学习方法》——第四章朴素贝叶斯及C++实现

Input:特征向量Output:实例类别可用于多分类，属于生成模型，先估计X,Y的联合概率分布P（X,Y），再计算条件概率P(Y|X)朴素贝叶斯法和朴素贝叶斯估计是两种不同的概念朴素贝叶斯法（model
李滚滚·2022-05-17 07:26

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章 朴素贝叶斯法

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第4章朴素贝叶斯法论文介绍特点数学基础条件概率全概率公式贝叶斯公式先验概率后验概率似然函数极大似然估计（MLE）最大后验概率估计（MAP）贝叶斯估计（
电信保温杯·2022-05-17 07:23

从线性回归到高斯过程回归

条件数2.4.QR分解3.噪声为高斯分布的MLE4.过拟合5.过拟合解决方案5.1.正则化5.1.1.L1Lasso5.1.2.L2Ridge5.2.权重先验也为高斯分布5.2.1.MAP5.2.2.贝叶斯估计
不喝也中·2022-03-23 08:35

统计推断：极大似然估计、贝叶斯估计与方差偏差分解

1参数估计、频率学派和贝叶斯学派1.1极大似然估计设\(\bm{X}=(X_1,\dotsX_n)\)(这里\(\bm{X}\)是随机向量，代指样本，注意机器学习里的样本是单个数据点，统计学里样本是指所有数据的集合)是来自以\(f(\bm{x}|\bm{\theta})\)(\(\bm{\theta}=(\theta_1,\dots,\theta_k)\))为其密度函数或概率质量函数的总体的独立同
orion-orion·2022-02-13 11:00

参数估计与无参估计

从估计形式看，区分为点估计与区间估计：从构造估计量的方法讲，有矩法估计、最小二乘估计、似然估计、贝叶斯估计等。
亦珩·2022-02-08 14:02

模式识别（一）

作业内容以肺活量为例，画出男女生肺活量的直方图并做对比；采用最大似然估计方法，求男女生肺活量的分布参数；采用贝叶斯估计方法，求男女生肺活量的分布参数（方差已知，注明自己选定的参数情况）；基于身高和体重，
linzs.online·2021-12-04 22:10

神经解码---刺激重构

神经解码—刺激重构之前一节提到了利用贝叶斯估计进行神经解码的策略，那么此时我们对于这种情况做出一下拓展：此时我们用于解码的是连续时间下的神经信号响应我们希望根据响应找出刺激s的最佳估计值sbayess_
佩瑞·2021-10-07 16:30

群体编码和贝叶斯估计

群体编码和贝叶斯估计引入之前我们所学习到的都是针对单个神经元放电的解码模型，但是现实生活中将会有许多神经元参与我们的决策，也就意味着我们需要考虑群体编码这一效应。
佩瑞·2021-10-07 13:09

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
无限大的饿·2021-06-11 05:02

统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naive Bayes)，贝叶斯估计及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
无限大的饿·2021-06-10 09:44

放射源定位范例-基于极大似然估计和简单蒙特卡洛方法的单放射源定位研究

放射源定位范例-基于极大似然估计和简单蒙特卡洛方法的单放射源定位研究基本介绍本研究的目标是展示极大似然估计和贝叶斯估计这两种统计学方法在放射源定位中的应用。
蒜薹·2021-06-07 20:40

统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
无限大的饿·2021-06-06 14:11

模式识别——3 概率密度函数的估计

3.1引言3.2最大似然估计3.2.1最大似然估计的基本原理3.2.2最大似然估计的求解3.2.3正态分布下的最大似然估计3.3贝叶斯估计与贝叶斯学习3.3.1贝叶斯估计3.3.2贝叶斯学习3.3.3正态分布时的贝叶斯估计
米妮爱分享·2021-06-06 11:03

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),ID3算法，C4.5算法及python实现

统计学习方法第二章：感知机(perceptron)算法及python实现统计学习方法第三章：k近邻法(k-NN),kd树及python实现统计学习方法第四章：朴素贝叶斯法(naiveBayes)，贝叶斯估计及
无限大的饿·2021-06-05 23:51

朴素贝叶斯-可靠性曲线-朴素贝叶斯和SVC预测概率的效果各方面都不如逻辑回归

如果以精确度为指标来调整参数，贝叶斯估计是无法拯救了——不同于SVC和逻辑回归，贝叶斯的原理简单，根本没有什么可用的参数。但是产出概率的算法有自己的调节方式，就是调节概率的校准程度。
weixin_45271076·2021-05-10 12:12

EM算法系列(五)-三硬币问题

整理自李航老师的《统计学习方法》一书1、引言概率模型有时既含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计法估计模型参数，但是，
文哥的学习日记·2021-05-08 10:46

2018-04-03-概率大坑

多元高斯分布（1）多元高斯分布（多元正态分布）简介|数据学习者官方网站(Datalearner)No.2概率图模型（1）概率图模型（PGM）综述-byMIT林达华博士-CSDN博客No.3最大似然估计MLE与贝叶斯估计
陆小杰_642e·2021-05-07 10:32

NLP面试-最大似然估计与贝叶斯估计的区别

1相关理论1.1全概率公式全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。如果事件B1、B2、B3…Bn构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有特别地，对于任意两随机事件A和B，有如下成立：1.2先验概率先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率。
致Great·2021-04-26 10:45

详解R语言MCMC:Metropolis-Hastings采样用于回归的贝叶斯估计

MCMC是从复杂概率模型中采样的通用技术。蒙特卡洛马尔可夫链Metropolis-Hastings算法问题如果需要计算有复杂后验pdfp（θ|y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。您可能需要计算后验概率分布p（θ）的最大值。解决期望值的一种方法是从p（θ）绘制N个随机样本，当N足够大时，我们可以通过以下公式逼近期望值或最大值将相同的策略应用于通过从p（θ|y）采样并取样本集中的最大值来找
·2021-04-17 14:26

matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计

我们建立了完整的MS-ARMA-GARCH模型及其贝叶斯估计。使用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，我们开
·2021-02-17 22:43
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