贝叶斯滤波算法第38页

机器学习课后题——贝叶斯

+第四章贝叶斯分类器1.简述朴素贝叶斯的优缺点.答：朴素贝叶斯的主要优点有：算法比较简单，易于实现。快速，易于训练。朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率。

Yuetianw·2023-02-05 07:09

机器学习——贝叶斯分类器

以下理论都是基于西瓜书中对贝叶斯分类器章节的个人理解与整理，如果有问题，也欢迎大家一起进行讨论。一、贝叶斯决策论对于贝叶斯决策论而言，我们希望可以得到一个使总体风险最小化的决策。

蘑菇桑巴·2023-02-05 07:36

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

机器学习系列04——贝叶斯决策（Bayes）

贝叶斯决策（Bayes）【前言】前面几天一直比较忙，写了机器学习的前几篇文章，中间还研究了下微信订阅号开发，简单的做了个微信订阅号，每天发布一天好的文章给大家，希望多少对大家有点帮助，今天继续写贝叶斯决策

jonsen_hb·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

机器学习算法——贝叶斯分类器1（贝叶斯决策论）

贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。以多分类任务为例解释其基本原理。

Vicky_xiduoduo·2023-02-05 07:32

机器学习之一——贝叶斯决策论

摘自组会展示用PPT。主要参考了很多大牛博客，以及patternclassification这本书

aibucai·2023-02-05 07:32

《深入浅出数据分析》笔记

全书一共13章：1.数据分析引言：分解数据2.实验：检验你的理论3.最优化：寻找最大值4.数据图形化：图形让你更精明5.假设检验：假设并非如此6.贝叶斯统计：穿越第一关7.主观概率：信念数字化8.启发法

lls_study·2023-02-05 06:34

阅读笔记：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?

喝过期的拉菲·2023-02-05 04:46

Python机器学习基础教程2

文章目录朴素贝叶斯分类器优点缺点和参数决策树报错构造决策树控制决策树的复杂度树的特征重要性回归决策树优点缺点决策树集成1.随机森林构造随机森林优点缺点1.梯度提升回归树（梯度提升机）优点缺点朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器

小小小方·2023-02-04 23:44

运筹学在不同环境下的决策 -- 学习记录

例题：最大最大决策标准最小最大遗憾值决策标准小总结：风险条件下的决策，一般最常用的决策标准是期望利润标准，也叫贝叶斯标准。主要包含最大期望利润值和最小期望损失值标准。

weixin_46370867·2023-02-04 23:10

数据分析常用指标和术语

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、贝叶斯等

黏小莲·2023-02-04 22:54

（sklearn）机器学习（七）分类算法

分类算法1sklrean转换器和预估器2k-近邻算法（KNN算法）3模型选择与调优4朴素贝叶斯算法5决策树6决策树可视化7随机森林1sklrean转换器和预估器1.用于分类的估计器：fromsklearn.neighbors

勇气在前·2023-02-04 18:06

01sklearn-机器学习的几种算法(附代码)

说明:本篇文章主要写了机器学习的流程及一些常用的算法如:贝叶斯,朴素贝叶斯,线性回归,决策树,随机森林,逻辑斯蒂回归,模型调优和特征工程等(都是使用python的sklearn库实现)一、概述二、一、特征工程在看下面的算法之前

First_____·2023-02-04 18:57

【期末划重点】数据挖掘

数据挖掘重点1、第一章2、第二章3、第三章3.1ID3算法3.2C4.5算法3.3CART算法==（基尼系数）==3.4贝叶斯定理3.6K-最近邻（KNN）4、第四章聚类分析4.1K-means算法4.2

蘼子·2023-02-04 11:31

【数据挖掘】期末复习：ID3、DBSCAN、关联分析、离群点挖掘等

文章目录小题一些要背计算大题分类ID3C4.5CART（Gini系数）K近邻ID3、C4.5、K近邻优缺点分类评价朴素贝叶斯聚类K-meansDBSCAN一趟聚类算法层次聚类关联分析离群点挖掘（OF1、

karshey·2023-02-04 11:59

gamma函数、beta分布、贝叶斯估计及运用

目录一、gamma函数二、Beta分布三、贝叶斯估计四、贝叶斯估计的运用一、gamma函数1.在实数域上伽玛函数定义为Γ(x)=∫0+∞tx−1e−tdt(x>0)\\\\Gamma(x)=\int_0

longwilll·2023-02-04 10:35

心脏病预测分析

来预防心脏病发生目录数据初步分析导入数据心脏病数据各字段的相关性性别和患病的关系患心脏病随年龄分布图血压-患病关系运动引起的心绞痛-心率-患病关系大血管数量ca-年龄age-患病关系模型预测数据预处理KNN朴素贝叶斯决策树模型评估导入数据

设计开发工程师·2023-02-04 09:43

使用卡方分箱进行数据离散化-python实现

一些数据挖掘算法只接受分类属性（LVF、FINCO、朴素贝叶斯）。当数据只有定量特征时，学习过程通常效率较低且效果较差。卡方分箱算法（ChiMergeAlgorithm）这种离散化方法使用合并方法。

python机器学习建模·2023-02-04 09:48

基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比

传统机器学习模型算法对比基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比数据获取数据划分模型构建模型训练以及验证效果展示基于鸢尾花数据集的传统机器学习模型效果对比本文基于鸢尾花数据集进行训练，分别对逻辑回归、k近邻、决策树、随机森林、XGB、SVM、朴素贝叶斯算法进行训练

IDONTCARE8·2023-02-04 08:08

哈工大机器学习复习笔记（二）

完整版跳转6.朴素贝叶斯6.1条件独立我们称XXX在给定ZZZ的条件下条件独立于YYY，当且仅当XXX的分布在给定Z

Gravitas·2023-02-04 07:16

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.由条件概率公式得：P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A)上式即为乘法公式；2.乘法公式的推广：对于任何正整数n≥2，当P(A1A2...An-1)>0时，有：P(A1A2...An-

zhanderson·2023-02-03 22:36

判别分析-书后习题回顾总结

贝叶斯判别准则计算qt×ft(x)q_{t}\timesf_{t}(x)qt×ft(x)ft(x)=12πσt2×e−12σt2(x−μt)2f_{t}(x)=\frac{1

Alkali！·2023-02-03 15:43

【自动驾驶】学习卡尔曼滤波（一）——线性卡尔曼滤波

文章目录参考资料1.基本概念1.1先验概率和后验概率1.2贝叶斯公式2.卡尔曼滤波2.1卡尔曼滤波主要公式2.2已知的前提假设2.3预测2.4更新2.5推导3.卡尔曼滤波在无人驾驶汽车感知模块的应用3.1

CHH3213·2023-02-03 08:41

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习、导航优秀博客/专栏合集

优秀入门博主仅囊括本萌新遇见：谢小小XH:机器学习方面的数学原理总结Physcalの大魔導書：激活函数稀疏激活性的作者，待串门Freedom_anytime：机器学习&深度学习大牛博客专栏总结zhanlijun：剖析过贝叶斯定位会议

heathhose·2023-02-03 07:44

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]

联合概率：由多个随机变量决定的概率我们就叫联合概率，它的概率分布就是联合概率分布。边缘概率：对于离散型随机变量，我们可以通过联合概率P(x,y)在y上求和，就可以得到P(x)。对于连续型随机变量，我们可以通过联合概率P(x,y)在y上的积分，推导出概率P(x)。这个时候，我们称P(x)为边缘概率。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

python网课人工智能,Python系列课程——人工智能篇简单入门

爬山小虎哥·2023-02-02 22:06

多传感器融合（1）：理论（持续更新中）

文章目录一、不确定性推理二、多传感器融合三、朴素贝叶斯理论四、多贝叶斯估计五、资料汇总一、不确定性推理人工智能4.不确定性推理方法链接：https://blog.csdn.net/lagoon_lala

sangba2019·2023-02-02 15:27

朴素贝叶斯的理解

朴素贝叶斯的理解一、背景朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

Cool_Pomelo·2023-02-02 13:34

模式分类--贝叶斯决策论2

前面章节介绍了贝叶斯决策论，现在我们将其推广到多个特征、多种状态类别、更一般的损失函数行为。

lishuangw·2023-02-02 13:45

朴素贝叶斯分类器

贝叶斯分类器优点：数据较少任然有效，可以处理多类别的问题缺点：输入数据准备方式比价敏感数据类型：标称型数据朴素贝叶斯决策理论假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B假设有两类数据：A和B平面直角坐标系上分布着

CODE_WangZIli·2023-02-02 13:12

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络

从朴素贝叶斯到贝叶斯网络这一段在苦读西瓜书，看到了贝叶斯分类（第七章）后多有感触。

海绵宝宝阿铭·2023-02-02 12:39

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文章目录1文章简介2文本情感分类概述3文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域

AItth·2023-02-02 10:11

一起自学SLAM算法：7.1 SLAM发展简史

-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础7.1SLAM发展简史7.2SLAM中的概率理论7.3估计理论7.4基于贝叶斯网络的状态估计

机器人研究猿·2023-02-02 08:47

预测的日常方法

秋水伊人影·2023-02-02 05:01

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

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

p=24141我们被要求在本周提供一个报告，该报告将结合贝叶斯线性回归，贝叶斯模型平均等数值方法。在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。

·2023-02-01 23:55

经典重温：卡尔曼滤波器介绍与理论分析

这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。▊卡尔曼滤波的背景卡尔曼滤波常用于动态多变化系统中的状态估计，是一种通用性强的自回归滤波器。它的由来和NASA登月有关。

我爱计算机视觉·2023-02-01 19:29

K-means，高斯混合模型及其EM步骤详解

作为机器学习算法的一员，不同于SVMs（支持向量机），贝叶斯，logisticregression这些监督学习算法，K-means是一种无监督的聚类算法。这里的K表示类别的个数。

Steven_ycs·2023-02-01 18:52

***机器学习/深度学习调参方法

本文主要整合了网络资源关于调参的一些见解，具体内容如下：一、机器学习调参方法1、超参数调节方法：手动调参需要experiencegridsearch类深度学习“规则搜索”随机搜索类深度学习“随机搜索”自动贝叶斯调参假设我们要调节的参数集为

Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2023-02-01 17:12

一起自学SLAM算法：第7章-SLAM中的数学基础

-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础7.1SLAM发展简史7.2SLAM中的概率理论7.3估计理论7.4基于贝叶斯网络的状态估计

机器人研究猿·2023-02-01 15:05

利用贝叶斯公式通过python过滤垃圾邮件

朴素贝叶斯公式朴素贝叶斯公式也可以简写为：转载请注明出处：Michael孟良其中:P(A)叫做A事件的先验概率，即一般情况下，认为A发生的概率。

Michael孟良·2023-02-01 13:39

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

【学习Arduino单片机AD传感器采样的十大滤波算法】

【学习Arduino单片机AD采样的十大滤波算法】1.前言2.限幅滤波2.1方法2.2优缺点2.3代码3.中位值滤波3.1方法3.2优缺点3.3代码4.算数平均滤波4.1方法4.2优缺点4.3代码5.递推平均滤波

2345VOR·2023-02-01 07:56

朴素贝叶斯，中文文档分类

1朴素贝叶斯实现步骤参考地址：https://github.com/gzhold/DataAnalysis/tree/master/sklearn/data/nativeBayes/文件：朴素贝叶斯分类

疯狂的小强_94ee·2023-02-01 05:14

天池&Datawhale-零基础入门数据挖掘Task4

针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；3、嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；4、模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；5、模型调参：贪心调参方法；网格调参方法；贝叶斯调参方法

微微微微辣·2023-02-01 03:59

python中均值滤波代码实现（自定义版和调用库函数版）

1、均值滤波简单介绍：均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身)，再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值

Free-self·2023-02-01 03:25

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

模式识别期末复习问题合集

模式：指需要识别且可测量的对象的描述2.基本的基于最小错误率的贝叶斯决策规则是什么？3.最小错误率的贝叶斯决策规则的等价形式有哪些？4.多类问题中基于最小错误率的贝叶斯决策规则是什么？

想要优秀点儿·2023-01-31 20:55

朴素贝叶斯分类算法对垃圾短信分类实现总结

本文总体架构：一、朴素贝叶斯分类器的理论解释和计算步骤二、代码框架展示三、结合朴素贝叶斯理论解释代码四、此次试验总结本次试验主要解决对短信类型的分类问题，其实也是解决文本分类问题。

大端DD·2023-01-31 13:08

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