贝叶斯定理

Python数据科学学习笔记之——机器学习专题

机器学习专题1、专题：朴素贝叶斯分类1.1、朴素贝叶斯分类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——一个描述统计量条件概率关系的公式。
前丨尘忆·梦·2020-11-17 21:30

基于贝叶斯定理的单词提示器实现

贝叶斯单词提示器摘要1.贝叶斯定理：2.贝叶斯公式的实际意义3.原理4.程序设计思路5.实验效果6.验证结果：7.总结摘要贝叶斯这个简单的公式可以解决我们现实生活中很多的问题，个人闲暇之余写了一个单词提示器来体现贝叶斯的巨大魔力
兴趣使然的程序猿·2020-11-11 20:46

《统计学习方法》之 朴素贝叶斯 读书笔记

介绍朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与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两个不同的概念。
亚你好瑟瑟·2020-10-23 23:06

概率中的贝叶斯定理

贝叶斯定理在学概率论的时候学过，不过学完这么久很多人自然就忘了，我也不例外，也忘了。因为我知道今天的课程和贝叶斯定理有关，所以昨天我自己就百度了一下，还好，不是很难理解，又捡回来了。
CharmingDK·2020-10-11 12:01

朴素贝叶斯算法及贝叶斯网络详述

1、贝叶斯定理先验概率P(A)：在不考虑其他的情况下，A事件发生的概率。条件概率P(B|A)：A事件发生的情况下，B事件发生的概率。
魏晓蕾·2020-09-17 16:14

贝叶斯网络总结

贝叶斯定理：每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。
SumResort_YangHao·2020-09-17 15:03

机器学习（一）—朴素贝叶斯

后验概率根据贝叶斯定理计算。关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。1、朴素贝叶斯朴素在哪里？
dbsggal90047018·2020-09-17 11:50

贝叶斯定理之过程推导

介绍贝叶斯定理之前，需要先介绍一下条件概率：假设有随机事件A和B，P(A|B)表示事件B发生的条件下事件A发生的概率，下面是简单的理解和推导过程：如上图，蓝色区域表示事件A，橙色区域表示事件B，两个圆的交集表示事件
韦木三·2020-09-17 11:06

[数学][概率论]贝叶斯定理相关

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。其内容即为贝叶斯公式。
KingX_·2020-09-17 10:11

Spark 贝叶斯分类算法

一、贝叶斯定理数学基础我们都知道条件概率的数学公式形式为即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。
nobb111·2020-09-17 05:25

机器学习算法-朴素贝叶斯（附源码）

前言贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。•分类问题综述：–对于分类问题，其实谁都不会陌生，我们每个人每天都在执行分类操作，只是我们没有意识到罢了。
幻想达人·2020-09-17 00:07

机器学习笔记——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法贝叶斯定理概率事件条件概率联合概率朴素贝叶斯算法极大似然估计贝叶斯估计代码实现参考文献贝叶斯定理概率事件事件A发生的概率记为P(A)P(A)P(A)，事件B发生的概率记为P(B)P(B)P
DylanHOO·2020-09-17 00:57

利用贝叶斯分类器检测虚假新闻

什么是NaiveBayes分类器朴素贝叶斯分类器是一种利用贝叶斯定理对数据进行分类的确定性算法。让我们看一个例子：假设你想预测今天下雨的概率：在过去的几天里，你通过观察天空中的云收集了数据。
磐创 AI·2020-09-16 02:14

朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯、多项式、伯努利

https://blog.csdn.net/qq_27009517/article/details/800444310.朴素贝叶斯朴素贝叶斯分类（NBC，NaiveBayesClassifier）是以贝叶斯定理为基础并且假设特征条件之间相互独立的方法
琥珀彩·2020-09-16 02:39

朴素贝叶斯——理论篇

2.它是一个基于贝叶斯定理与特征独立性假设的分类方法。这里我想解释一下特征独立性假设：指的是样本所包含的属性在判断其是否为某一类时的概率分布上是独立的。
smiling1101·2020-09-15 20:01

贝叶斯公式

1.概念贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B)和P(B|A)。通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的。
Jsoooo·2020-09-15 15:22

什么是贝叶斯定理，为什么可以用这个方法来进行预言？

讲贝叶斯定理的话，那一定要谈到贝叶斯概率观，也就是概率的其中一种“思考方式”。一般学校里教的概率观其实可以叫频率主义。一个事件，如果重复独立地执行多次，把发生的次数除以执行的次数，就得到一个频率。
using_namespace_std·2020-09-15 15:12

机器学习实战 第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯朴素贝叶斯概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。
diaozhida·2020-09-13 15:18

机器学习（二）——贝叶斯算法

数学原理：贝叶斯定理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。所谓”拼写检查”，就是在发生输入错误B的情况下，试图推断出A。
爱吃串串的瘦子·2020-09-13 13:43

数据挖掘读书笔记--第八章(中)：分类：贝叶斯分类法 、基于规则分类

散记知识点——“继续学习经典分类算法”3.贝叶斯分类法(NaiveBayesian)贝叶斯分类法是统计学分类方法，基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类法可以与决策树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。
SanFanCSgo·2020-09-13 13:25

第3章 概率 第4章 常见概率分布

互斥事件：p(AUB)=p(A)+p(B)条件概率：p(A|B)=p(AnB)/p(B)乘法法则：p(AnB)=p(A)*p(B|A)=p(B)*p(A|B)A和B互为独立事件：p(A|B)=p(A)贝叶斯定理
Lang Grass·2020-09-13 13:59

第五章（3） 分类：贝叶斯分类器

在一些情况中，属性和类之间的关系是不确定的，产生这种情况的原因可能是噪声或是其他因素，所以，引入对属性集和类的概率关系的建模，即贝叶斯分类器，两种：朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络贝叶斯定理：先验知识在现实中的概率实现贝叶斯定理在分类中的应用
Lang Grass·2020-09-13 13:59

写程序学ML：朴素贝叶斯算法原理及实现（一）

1、朴素贝叶斯算法的原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
icamera0·2020-09-12 19:48

机器学习算法基础——Task02朴素贝叶斯

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(DecisionTreeModel)和朴素贝叶斯模型（NaiveBayesianModel，NBM）。
轻沉·2020-09-12 18:26

机器学习算法基础：分类模型概念总结与归纳

这类模型的代表为：感知机线性判别分析（Fisher判别）软分类，可以产生不同类别的概率，这类算法根据概率方法的不同分为两种生成式（根据贝叶斯定理先计算参数后验，再进行推断）：高斯判别分析（GDA）和朴素贝叶斯等为代表判别式
wujiekd·2020-09-12 17:06

贝叶斯分类器（含MATLAB实现）

统计决策函数以贝叶斯定理为基础，一般需要满足两个基本条件：1）已知模式向量的有关概率分布先验知识，如先验概率、类条件概率密度。
伤心的小屁孩·2020-09-12 15:06

朴素贝叶斯算法 — 超详细公式讲解+代码实例

Veal98/CS-Wiki在线阅读地址/更好的阅读体验请移步：https://veal98.gitee.io/cs-wiki/朴素贝叶斯算法NaiveBayes思维导图1.朴素贝叶斯法概述朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法
飞天小牛肉·2020-09-12 13:52

朴素贝叶斯分类器

[-]朴素贝叶斯分类的原理与流程朴素贝叶斯分类实例按照某人是否要打网球来划分天气贝叶斯分类器--原理流程应用0写在前面的话11摘要12分类问题综述13贝叶斯分类的基础贝叶斯定理14朴素贝叶斯分类141朴素贝叶斯分类的原理与流程
张博208·2020-09-12 05:01

贝叶斯 定理_贝叶斯定理：批判性思维框架

贝叶斯定理Haveyouevernoticedhowyoucanbefumingwithangeronesecondandabsolutelycalmthenext?
weixin_26752759·2020-09-11 17:14

朴素贝叶斯分类理解

朴素贝叶斯分类算法源于贝叶斯定理。贝叶斯定理：P（AB）=P（A|B）P（B）=P（B|A）P（A），也即P（A|B）=P（B|A）P（A）/P（B）贝叶斯定理的本质：两种条件概率的标书，结果相等。
ydestspring·2020-09-11 11:46

《老喻的人生算法课》21 武断

不仅需要“双我思维”来帮助决策，还要用复盘评估决策水平，更要用贝叶斯定理对决策系统进行更新迭代。图片发自App
陌上花开wen·2020-08-26 23:38

朴素贝叶斯+Python3实现高斯朴素贝叶斯

1.什么是朴素贝叶斯法朴素贝叶斯（naiveBayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
CReep~·2020-08-26 22:24

数据关联的简单介绍

目标：探测每一帧的目标找出他们之间的对应关系步骤：预测：传播向前的状态，考虑过程噪音门限：决定可能的匹配观测关联：决定最佳匹配更新：使用贝叶斯定理修正预测GlobalNearestNeighbor(GNN
天黑黑黑·2020-08-26 15:06

如果女孩子每次见到我都对我笑，她是对我有意思吧？

这太简单了，我们来用贝叶斯定理：P(喜欢|微笑)={P(微笑|喜欢)P(喜欢)}/{P(微笑)}P(喜欢|微笑)是你想知道的答案-已知她对你微笑，那么她喜欢你的概率是多少。
是到无尽·2020-08-26 07:58

夜读 | [敲黑板 划重点] - 贝叶斯定理 - 20170430

这其实有点类似于数学中的贝叶斯定理在现实生活中的应用。先做出第一个行动，然后观察反馈，并及时根据反馈的情况进行下一步的调整。快
Tim_辰天·2020-08-24 17:55

让你奶奶轻松搞懂Naive Bayes的理论与实践

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。换句话说，NaiveBayes的构造基础是
加勒比海鲜王·2020-08-24 03:54

NLP-文本表示

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴
Autter·2020-08-24 01:43

HMM 理论基础及金融市场的应用

贝叶斯定理到贝叶斯网贝叶斯公式上面是我们耳熟能详的贝叶斯公式，为什么要从这个基本公式讲起呢？原因在于现代统计模型和概率模型的灵魂便是条件分布，而条件分布的理论基础便是这个简单的贝叶斯公式。
BigQuant·2020-08-23 23:34

贝叶斯定理推导

主要是还想再过一遍贝叶斯公式的推导1.条件概率设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.乘法公式和乘法定理已经了解了条件概率之后，方程两边同时乘P（B）得到的就是乘法公式*P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)这个公式还可以进一步推广，当不仅有A，B两个事
Amazing_DAI·2020-08-23 23:18

贝叶斯定理解决三门问题/蒙特霍尔问题

最近接触了一些概率论的知识,讲到了著名的三门问题/蒙特霍尔问题,在网上并没有发现什么较好的回答,在这里浅浅的谈谈一下自己的一些看法.问题的描述如下:参赛者面前有三扇关闭的门,其中一扇后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车,而另外两扇门后面什么都没有.参赛者选定一扇门,开启的时候,节目主持人会开启剩下两扇门中的一扇,这扇门背后一定没有汽车.主持人会问参赛者要不要换另一扇门,问题是:换另
a224yg·2020-08-23 09:15

生成式模型（一）：蒙提霍尔问题与贝叶斯定理

文章目录一、生成式模型二、蒙提霍尔问题三、条件概率四、先验概率与后验概率五、广告时间一、生成式模型这个系列将讨论人工智能领域非常重要、也十分被看好的一类模型：生成式模型（generativemodel）。因为这类模型不但能根据特征预测结果，还能“理解”数据是如何产生的，并以此为基础“创造”数据，这才是“真正意义上”的人工智能。而且正如费曼1所说的“WhatIcannotcreate,Idonotu
tgbaggio1·2020-08-23 09:22

从零开始学习加密高斯朴素贝叶斯

朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯方法是用于分类的概率模型。当数据集的维数很高时，它们非常有用。
ruiyiin·2020-08-23 02:45

机器学习：最大似然估计与最大后验概率估计

概率估计是经常用到的一种模型，而概率估计中，我们经常会看到两种估计模型，一种是最大似然估计，即Maximumlikelihood，另外一种就是最大后验概率估计，即Maximumposterior，两种模型可以由贝叶斯定理演化而来
weixin_30653023·2020-08-22 03:13

算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree)

这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可
EricZhang(T2噬菌体)·2020-08-22 02:28

统计机器学习-朴素贝叶斯法

然后基于此模型给定的输入，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出，即概率最大的。基本方法设输入空间为维向量的集合，输出空间为类标记集合。输入为特征向量，输出为类标记。
又双叒叕苟了一天·2020-08-22 02:31

浅谈分布之分布（beta分布）-贝叶斯分析之1

贝叶斯是2、3百年前英国的一位古人，却在当代科技界“红”了起来，原因是归结于他的一个著名的概率论公式：贝叶斯定理。简略历史回顾当年，贝叶斯研究一个“白球黑球”
langlanlacn3·2020-08-22 01:42

贝叶斯定理的实际应用

贝叶斯定理，通过已知的概率计算未知的概率，比如，已知A的概率是P(A)，B的概率是P(B),A发生时B发生的概率是P(B|A).那么就可以算出，B发生时A发生的概率P(A|B)=P(A)*P(B|A)/
乐其英语I乐在其中·2020-08-22 00:42

概率论:乘法定理、全概率公式以及贝叶斯定理

今天重温了概率论与数理统计这本书,复习了第一章,用了大概一个小时的时间，闭眼眼睛想起来最多的就是乘法定理、全概率公式和贝叶斯定理，就在这里重新打出来一下吧，至于那些概念的东西还都记得，不在这里重复了，复习本来就是把之前记错的给改正过来
silence1214·2020-08-21 21:06

朴素贝叶斯算法机器常用模型解析

目录1朴素贝叶斯算法1.1贝叶斯原理条件概率全概率贝叶斯定理推导1.2特征条件独立朴素贝叶斯分类器2概率计算模型2.1多项式模型2.2高斯模型2.3伯努利模型1朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法
yougwypf1991·2020-08-21 18:51

机器学习理论《统计学习方法》学习笔记：第四章 朴素贝叶斯法

4.1.1基本方法4.1.2后验概率最大化的含义4.2朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1极大似然估计4.2.2学习与分类算法4.2.3贝叶斯估计本章概要4朴素贝叶斯法朴素贝叶斯（nativebayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法
紫芝·2020-08-21 10:57
上一页 8 9 10 11 12 13 14 15 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他