贝叶斯估计

《统计学习方法》：第四章：朴素贝叶斯

该章结构一、朴素贝叶斯的学习和分类二、朴素贝叶斯的参数估计算法1、极大似然估计：2、贝叶斯估计：一、朴素贝叶斯的学习和分类假设训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}T=\{(
大白菜—NLP·2019-04-29 16:15

极大似然估计与贝叶斯估计的比较

极大似然估计已知某个随机样本符合某种概率分布，但是其中某个具体参数不清楚，通过极大似然估计得到，该使这个随机样本出现的概率最大。一般步骤1.写出似然函数：2.对似然函数取对数：3.对求偏导数：4.解似然方程组：例题推导下述正态分布均值的极大似然估计，数据来自正态分布，其中已知。根据样本写出的极大似然估计。正态分布概率密度函数：第一步，写出似然函数：第二步，对似然函数取对数：第三步，对求偏导数：第四
韩明宇·2019-04-25 15:54

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》
Tomator01·2019-04-18 00:00

《统计学习方法》第四章: 朴素贝叶斯法 读书笔记

第四章4.朴素贝叶斯法（naiveBayes）4.1朴素贝叶斯的学习与分类4.1.1基本方法4.1.2分类器模型证明4.2参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2贝叶斯估计4.3我的实现一切为了数据挖掘的准备
ErinLiu❤·2019-04-15 15:37

【转载】贝叶斯定理与贝叶斯估计

贝叶斯公式如果我们把事件A看成“结果”，把诸事件B1,B2,…,BnB1,B2,…,Bn看成导致这结果可能的“原因”，而事件A只能伴随着“原因”B1,B2,…,BnB1,B2,…,Bn其中之一发生。又已知各“原因”BiBi的概率和在每个“原因”下A的概率。若要求A的概率时，通常用全概率公式。如果在该试验中，事件A已经发生，要求出某个“原因”BiBi导致该结果发生的概率，要用到一下介绍的Bayes公
骆伟超·2019-03-30 09:28

极大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)、贝叶斯估计(BE)

文章目录生成过程与估计过程极大似然估计(MLE)似然函数极大似然估计实际应用最大似然估计与极大似然估计(MLE)常见的概率分布模型直观理解最大后验概率估计(MAP)贝叶斯估计(BE)三者的比较频率派VS
Leon_winter·2019-03-22 23:36

机器学习实战：朴素贝叶斯模型之文本分类

需要搞清楚的概念：1.贝叶斯模型是指模型参数的推断用的是贝叶斯估计方法，也就是需要指定先验分布，再求取后验分布。2.贝叶斯分类是一类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称贝叶斯分类。
c_木ss·2019-03-09 09:00

朴素贝叶斯算法（NB） 概率图模型（1）

文章目录朴素贝叶斯网络的图表示条件独立性朴素贝叶斯算法极大似然估计与贝叶斯估计的朴素贝叶斯概率估计公式优缺点损失概率图模型分为贝叶斯网络（BayesianNetwork）和马尔可夫网络（MarkovNetwork
promisejia·2019-03-07 20:58

李航 统计学习方法 第一章 习题 参考答案

伯努利模型的极大似然估计模型策略算法极大似然估计条件概率经验风险最小化求解析解贝叶斯估计条件概率结构风险最小化求数值解伯努利模型是定义在取值为0和1的随机变量上的概率分布。
AI_Beginner_SYSU·2019-03-01 13:15

ML-朴素贝叶斯-先验分布/后验分布/似然估计

1.数据样本独立同分布2.特征条件独立性假设参考1（最新更新2019-02-26）联合概率分布面试朴素贝叶斯的参数估计极大似然估计贝叶斯估计知识点补充独立事件与非独立事件，条件概率引言介绍先验分布/后验分布
透明的胡萝卜·2019-02-21 22:07

统计学习方法-朴素贝叶斯

统计学习方法-朴素贝叶斯法先提出以下问题:朴素贝叶斯法、贝叶斯公式、贝叶斯估计分别是什么？贝叶斯公式的物理意义什么？贝叶斯网络是什么？
xiaoranone·2018-12-27 11:41

统计学习方法-朴素贝叶斯

统计学习方法-朴素贝叶斯法先提出以下问题:朴素贝叶斯法、贝叶斯公式、贝叶斯估计分别是什么？贝叶斯公式的物理意义什么？贝叶斯网络是什么？
xiaoranone·2018-12-27 11:41

EM

概述EM算法迭代地通过E步和M步求解含隐变量的模型的参数，可以使用极大似然估计法，也可以使用贝叶斯估计法。
BigPeter·2018-12-22 13:13

贝叶斯参数估计与极大似然估计和EM算法关系

首先，对两个问题进行概括分析：贝叶斯估计问题和求解步骤：对于分类问题，此时后验概率P(θ|X)中的参数θ就是类别，为了后面
秋名鱼酱·2018-12-15 11:30

最大似然估计(MLE)，最大后验概率估计（MAP），贝叶斯估计入门讲解

本文将入门讲解3个最基本的方法：最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation，简称MLE)，最大后验概率估计（MaximumaPosterioriestimation，简称MAP），以及贝叶斯估计
lsldd·2018-11-25 16:04

极大似然估计和贝叶斯估计

极大似然估计设总体服从分布f(x;θ1,...,θk)f(x;\theta_1,...,\theta_k)f(x;θ1,...,θk)，X1,...,X2X_1,...,X_2X1,...,X2为从这个总体中抽出的样本，则样本(X1,...,X2)(X_1,...,X_2)(X1,...,X2)的分布为L(x1,...,x2;θ1,...,θk)=∏i=1nf(xi;θ1,...,θk)L(x_1
Louis-Henry·2018-10-31 11:44

李航第一章课后习题答案

假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，假定事件为A，其中“有k次实验”的数值结果为1（这里不是概率值），这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计事件A=1的概率。注意：这里的n和k都是常数。
李固言·2018-10-02 19:24

先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率

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，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。先验概率的分类利用过去历史资料计算得到的先验概率，称为客观先验概率；当历史资料无从取得或资料不完全时，凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率，称为主观先验概率。先验概率的条件先验概率是通过古典概率模型加以定义的，故又称为古典概率。古典概率模型要求满足两
hellozhxy·2018-09-16 19:21

贝叶斯估计

Note：贝叶斯估计又称最大后验估计（MAP），区别于MLE认为被估计的参数为定值。
TonnyYan·2018-09-16 17:50

深入浅出深度学习（二）分类器

基于概率密度的分类算法通常借助于贝叶斯理论体系，采用潜在的类条件概率密度函数的知识进行分类；在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝叶斯估计法[40]、最大似然估计[39][149]，这些算法属于有参估计
呆呆的猫·2018-09-07 14:18

《概率机器人》学习系列（一）——贝叶斯滤波

本章主要讲自己对贝叶斯估计的一些理解。一、贝叶斯估计是一种抽象的概念，是一类方法的总称刚开始学习贝叶斯估计的时候，总是认为贝叶斯估计是具体算法流程，想具体实现，找着资料才发现原来是一系列方法的总称。
JohnnyYeh·2018-08-15 18:57

【数学基础】参数估计之贝叶斯估计

从统计推断讲起统计推断是根据样本信息对总体分布或总体的特征数进行推断，事实上，这经典学派对统计推断的规定，这里的统计推断使用到两种信息：总体信息和样本信息；而贝叶斯学派认为，除了上述两种信息以外，统计推断还应该使用第三种信息：先验信息。下面我们先把是那种信息加以说明。总体信息：总体信息即总体分布或总体所属分布族提供的信息。譬如，若已知“总体是正态分布”等等样本信息：即所抽取的样本的所有特征信息。先
zhaosarsa·2018-08-07 16:35

最大似然估计，最大后验估计，贝叶斯估计联系与区别

1.什么是参数在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成y=mx+c的形式。在广告预测收入的例子中，x可以表示广告支出，y是产生的收入。m
bitcarmanlee·2018-08-05 00:17

最大似然估计MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计

本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。
Darlin_F·2018-07-29 00:24

最大似然估计MLE、最大后验估计MAP、贝叶斯估计

本文主要介绍三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。
Darlin_F·2018-07-29 00:24

最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计的对比

1、贝叶斯公式这三种方法都和贝叶斯公式有关，所以我们先来了解下贝叶斯公式：每一项的表示如下：posterior：通过样本X得到参数的概率，也就是后验概率。likehood：通过参数得到样本X的概率，似然函数，通常就是我们的数据集的表现。prior：参数的先验概率，一般是根据人的先验知识来得出的。比如人们倾向于认为抛硬币实验会符合先验分布：beta分布。当我们选择beta分布的参数时，代表人们认为抛
微笑sun·2018-07-27 16:00

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
不晓得X·2018-06-27 09:23

统计学习方法第五章：决策树(decision tree),CART算法，剪枝及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
不晓得X·2018-06-18 16:39

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
不晓得X·2018-06-18 12:17

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
不晓得X·2018-06-17 17:53

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
不晓得X·2018-06-17 16:22

EM算法整理及其python实现

em-algorithm-and-its-generalization.html另外，参考李航老师的《统计学习方法》和周志华老师的《机器学习》如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数
brave_stone·2018-06-01 15:44

贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计

Bayes'Theorem文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|1.引言贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白
SnailTyan·2018-05-31 18:37

卡尔曼滤波 (Kalman Filter)

1.卡尔曼滤波的动机（KalmanFilterMotivation）如何利用卡尔曼滤波来进行机器人学的贝叶斯估计？
Hansry·2018-05-24 18:08

贝叶斯估计浅谈

什么事都要从头说起，贝叶斯全名为托马斯·贝叶斯(ThomasBayes，1701-1761),是一位与牛顿同时代的牧师，是一位业余数学家，平时就思考些有关上帝的事情，当然，统计学家都认为概率这个东西就是上帝在掷骰子。当时贝叶斯发现了古典统计学当中的一些缺点，从而提出了自己的“贝叶斯统计学”，但贝叶斯统计当中由于引入了一个主观因素（先验概率，下文会介绍），一点都不被当时的人认可。直到20世纪中期，也
AIexplorer·2018-04-23 16:37

统计学习方法之EM算法及其推广

如果概率模型的变量都是观测变量（数据中可见的变量），则可以直接用极大似然估计，或者用贝叶斯估计模型参数。但是，当模型含有
fan_fan_feng·2018-04-14 15:10

深度剖析贝叶斯分类器

条件概率和全概率全概率公式客观概率与主观概率贝叶斯分析先验概率后验概率极大似然估计朴素贝叶斯分类器思路与方法朴素贝叶斯的原理贝叶斯极大似然参数估计贝叶斯估计贝叶斯应用条件概率和全概率条件概率描述的是事件
逗逗军001·2018-04-11 21:14

统计学习方法—4.朴素贝叶斯法

2.贝叶斯估计（拉普拉斯平滑）—
ZYXpaidaxing·2018-03-31 00:32

贝叶斯估计中极大似然估计、拉普拉斯平滑定理以及M-估计

英文原文链接：http://www.temida.si/~bojan/probability_estimation.php原文：Probabilityestimation1IntroductionLetusassumethatinanexperimentwehaveconductednindependenttrials,ofwhichtherearersuccesses.Therestofthet
IT界的小小小学生·2018-03-27 15:33

统计学习方法相关问题

http://blog.csdn.net/u012284960/article/details/728591713.什么是贝叶斯估计？  
姜上先生·2018-03-12 16:34

机器学习入门之《统计学习方法》笔记——朴素贝叶斯法

目录朴素贝叶斯法参数估计极大似然估计学习与分类算法算法朴素贝叶斯算法贝叶斯估计小结参考文章朴素贝叶斯法  设输入空间X⊆RnX⊆Rn为nn维向量的集合，输出空间为类标记集合Y={c1,c2,...,cK
Quanfita·2018-02-21 19:58

贝叶斯估计（python 版）

一、实现例子例子：李航《统计学方法》例4.1二、最终效果三、代码实现importnumpyasnptrain_data=np.array([[1,"S",-1],[1,"M",-1],[1,"M",1],[1,"S",1],[1,"S",-1],[2,"S",-1],[2,"M",-1],[2,"M",1],[2,"L",1],[2,"L",1],[3,"L",1],[3,"M",1],[3,"M
w_peijian·2018-01-18 23:21

统计学习方法第四章朴素贝叶斯的贝叶斯估计，例题4.2代码实践

统计学习方法第四章朴素贝叶斯的贝叶斯估计，例题4.2代码实践（如需要查看极大似然估计的算法请看我的另一篇文章http://blog.csdn.net/grinandbearit/article/details
GrinAndBearIt·2018-01-12 16:20

统计学习方法第四章极大似然估计的朴素贝叶斯分类方法例题4.1代码实践

统计学习方法第四章极大似然估计的朴素贝叶斯分类方法例题4.1代码实践（需要查看贝叶斯估计的可以查看我的另一篇文章http://blog.csdn.net/grinandbearit/article/details
GrinAndBearIt·2018-01-12 14:36

共轭先验分布

背景贝叶斯估计贝叶斯参数估计的思考过程可以用下面这个公式说明：先验分布+数据的知识=后验分布(∗)共轭先验分布的提出当没有任何观察数据时，随机变量θ服从概率分布P(θ)当观测到新的数据X时，有如下问题：
Chen_SL·2018-01-11 15:54

极大似然估计 极大后验估计 贝叶斯估计 最小二乘法

极大似然估计极大后验估计贝叶斯估计最小二乘法1极大似然估计极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)/最大似然估计/最大概似估计是一种参数估计方法，即已知样本估计出模型的参数
luxiaohai的学习专栏·2018-01-04 11:20

python编写朴素贝叶斯用于文本分类

朴素贝叶斯估计朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立分布假设的分类方法。
开贰锤·2017-12-21 10:32

朴素贝叶斯算法与贝叶斯估计

在看贝叶斯算法的相关内容时，你一定被突如其来的数学概念搞得头昏脑涨。比如极大似然估计(Maximumlikelihoodestimation)，极大后验概率估计(Maximumaposterioriestimation)，先验概率(Priorprobability)，后验概率(Posterioriprobability)等。所以后面我就本着先学会用，再谈概念的路线来进行。1.朴素贝叶斯算法先说结论
空字符·2017-12-14 21:09

贝叶斯决策、朴素贝叶斯、贝叶斯估计

概述贝叶斯公式贝叶斯决策最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策贝叶斯决策小结朴素贝叶斯类条件概率密度并不是已知朴素特征独立假设朴素贝叶斯小结贝叶斯估计说明概述在日常学习之中，我们经常能见到各种带有“贝叶斯
饺子醋·2017-11-18 15:18

朴素贝叶斯分类器——理论

刚看过贝叶斯估计，朴素贝叶斯分类和贝叶斯估计虽然都是基于贝叶斯规则，但是还是有很（jian）大（dan）差（duo）别（le）的。首
老笨妞·2017-10-11 11:36
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他