贝叶斯统计学第6页

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1、项目介绍技术栈：Python语言、Django框架、数据库、Echarts可视化、scrapy爬虫技术、HTML朴素贝叶斯分类算法（情感

vx_biyesheji0001·2024-02-04 23:39

贝叶斯分类器

总结本节从贝叶斯公式出发，通过最小化错误分类概率得到贝叶斯决策理论。进一步定义决策面和决策函数，基于正态分布讨论了贝叶斯分类的样子，但实际情况下，不一定是正态分布的，此时就需要对概率密度函数进行估计。

抄书侠·2024-02-04 20:33

2019-03-1

ML——贝叶斯分类器贝叶斯决策论贝叶斯决策论：概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务而言，考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。

jessica涯·2024-02-04 18:19

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

贝叶斯的缺点

贝叶斯方法是一种统计学习方法，通过利用贝叶斯定理来计算给定先验概率的情况下，后验概率的条件概率。虽然贝叶斯方法在许多领域中应用广泛且有效，但也存在一些缺点。

人机与认知实验室·2024-02-04 06:06

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0

昭南小星·2024-02-04 06:31

2021-03-17 小记

之前为了面试学习了统计学，但是现在又有一个面试需要统计学知识，却还是对其没有一个全面的认识。以后学习一定要画思维导图！然后及时复习！

来多喜·2024-02-04 05:19

01-16

然后就是结合此前的概率论的速速贝叶斯算法，和概率论的基本接近，对未知情况的事物进行模拟分析，计算出大致的概率，以进行数据信息分类等操作。

姬汉斯·2024-02-04 02:06

学点金融学——技术指标之BOLL（布林线）

BOLL指标又叫布林线或布林带，是由美国股市分析家约翰.布林根据统计学中的标准差原理设计出来的一种简单使用的技术分析指标。BOLL指标由三根线构成：上轨线、中轨线和下轨线。

静观者·2024-02-04 02:13

无缘却有情

周日，安排好“周末小帮手”负责统计学生们的作业完成情况后，我紧接着马上发了一条这样的信息：这次的研学，轩同学由于身体原因没有参加，但是

李丹720·2024-02-04 01:50

《统计数据会撒谎》

图片发自App关于作者达莱尔·哈夫是美国著名的统计学专家，并同时精通心理学，本书出版于上世纪50年代，历经60年畅销不衰，可见书中内容对现实社会的指导性有多强。

米妈天下·2024-02-04 00:31

学习笔记：调动群体智慧

简单平均、贝叶斯推理、动态加权、极化。简单平均：评分可以是：对已经发生的事的评价，对未来要发生的事的预测，对某项决策的扳机。评分如果是一群人评分的平均值，无论如何都比个体评分更准确。

huifang963·2024-02-03 22:32

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

100 个 NLP 面试问题

解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用

无水先生·2024-02-03 19:47

条件概率、全概率和贝叶斯公式

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)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如：①扔骰子，扔出的点数介于[1,3]称为事件A，扔出的点数介于[

mjiansun·2024-02-03 19:47

概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析

贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影

实名吃香菜·2024-02-03 19:15

概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义条件概率是指事件

Salute=·2024-02-03 19:15

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

向量机SVM原理详解

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和

AI-CS研究生·2024-02-03 17:35

SVM入门（一）至（三）Refresh

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的

warmbeast·2024-02-03 17:34

SVM(1-3)

支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy

discxuwei·2024-02-03 17:32

C语言基础（四）——结构体

运算符访问结构体中的元素更改结构体中的元素结构体数组直接初始化从外部导入数据嵌套结构体结构体的深入理解存储器中的结构体结构指针结构体和数组的区别结构指针的应用总结：引子假设我们想统计学生的成绩，每一个学生的统计中都要包含以下内容

mottte·2024-02-03 16:38

朴素贝叶斯分类算法

本文介绍了朴素贝叶斯分类算法，标记后的话一般是自己简要总结的，是比较通俗易懂的，也就是必看的。参考：西瓜书，ysu老师课件【摘要】1.分类算法：分类算法的内容是根据给定特征，求出它所属类别。

三三木木七·2024-02-03 13:03

统计学|SPSS|主成分回归实例-发电站需求模型

前言：由于spss并不能直接得到最终的主成分回归模型，以下以“发电站需求模型”一题为实例，进行利用spss进行的主成分回归案例题目影响电的需求量的指标有：(1)钢的产量x1;(2)生铁产量x2;(3)钢材产量x3;(4)有色金属产量x4;(5)原煤产量x5;(6)水泥产量x6;(7)机械工业总产值x7;(8)化肥产量x8;(9)硫酸产量x9;(10)烧碱产量x10;(11)棉纱产量x11共11个指

lightteng·2024-02-03 10:29

统计学|Python|主成分分析主成分得分系数计算

前言：因为spss不能直接得到主成分得分系数，参考csdn上其他博主写的文章，整理了一下用于计算主成分得分系数的代码主成分分析原理先略，后面再补主成分分析代码需要用到的库及文件读取，以下以读取csv文件为例，pandas还可以读取excel、sav（spss常用的数据集格式）等格式案例数据：全国重点水泥企业某年的经济效益分析，评价指标有：X1为固定资产利税率,X2为资金利税率,X3为销售收入利税率

lightteng·2024-02-03 10:57

运营者必学：数据分析的五大思维

以下是从统计学提炼的五种思维：1.对照思维单独看一个数据是没有感觉的，因此数据需要与其他数据对照比较，才能获知数据的差异，获得结论。例如，昨天电商平台销售额与今天销售额之间对比，是

Kong大叔·2024-02-03 07:32

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册

La victoria·2024-02-03 07:25

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册：程序员写的AI书，50 章一网打尽...

来源：专知本文约3400字，建议阅读10+分钟。免费开源人工智能手册，带你快速上手写代码！[导读]市面上很多人工智能相关的书籍。大部分的书，面向小白，内容深度不够；小部分教材书或者科研书，内容艰深，又过于复杂。那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！作者

数据派THU·2024-02-03 07:23

机器学习-线性回归【手撕】

回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习知识体系总结

机器学习体系概括监督学习（SupervisedLearning）十种监督学习方法统计学习方法：模型+策略+学习方法模型策略学习算法无监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习参考所有的知识

qq_36661243·2024-02-03 07:22

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

Pytorch-统计学方法、分布函数、随机抽样、线性代数运算、矩阵分解

小旺不正经·2024-02-03 07:14

最大熵阈值python_李航统计学习方法（六）----逻辑斯谛回归与最大熵模型

本文希望通过《统计学习方法》第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。

weixin_39669638·2024-02-03 06:20

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型（1）6.1 逻辑斯谛回归模型

文章目录第6章逻辑斯谛回归与最大熵模型6.1逻辑斯谛回归模型6.1.1逻辑斯谛分布6.1.2二项逻辑斯谛回归模型6.1.3模型参数估计6.1.4多项逻辑斯谛回归《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于

北方骑马的萝卜·2024-02-03 06:18

反向传播的些许思考 2019-04-30

是我们经常用的统计学原理出错啦？辛普森悖论（10/80）：代表球员参加了80场赛，总共胜了10场球员A球员B大师赛10%（8/80)5%(1/20)菜鸟赛100%(20/20)50%(40/

段勇_bf97·2024-02-03 02:28

2022-11-25

为什么说因果关系比统计学信息更有说法力？因果关系基础比率被视为个别事件的信息，人们很容易将这一比率与其他具体事件的信息结合起来考虑问题。

一杯苦茶·2024-02-02 18:28

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。

住在天上的云·2024-02-02 15:34

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则

关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定，这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y：X和Y是项集；X称为规则前项；Y称为规则后项支持度支持度(support)：一个项集或者规则在所有事务中出现的频率，σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度：s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度，也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

代码+视频，PM3包进行3组倾向评分匹配并绘制smd图

倾向评分匹配（PropensityScoreMatching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（ObservationalStudy）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。

天桥下的卖艺者·2024-02-02 13:44

深度学习如何入门？

以下是入门深度学习的建议步骤：1.强化基础知识数学基础：深入学习线性代数、微积分、概率论和统计学。这些是理解深度学习算法背后原理的基础。

终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:12

数据挖掘——考试复习

考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

深度学习-基础过关

它涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

代码不行的搬运工·2024-02-02 09:38

Flink实现高斯朴素贝叶斯

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

k_wzzc·2024-02-02 08:49

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的

dami_king·2024-02-02 07:45

【动手学大模型】第一章大模型简介

动手学大模型第一章大模型简述语言建模最早使用统计学习的方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。其在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。

Farah_Y·2024-02-02 07:44

机器学习基础、数学统计学概念、模型基础技术名词及相关代码个人举例

1.机器学习基础（1）机器学习概述机器学习是一种人工智能（AI）的分支，通过使用统计学和计算机科学的技术，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能，而无需进行明确的编程。

是lethe先生·2024-02-02 07:09

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