贝叶斯（Bayesian）第11页

贝叶斯公式中的动词命名技巧

一项血液化验有95%的把我诊断某种疾病，但是，这项化验用于健康人也会有1%的“伪阳性”结果(即如果一个健康人接受这项化验，则化验结果乌镇此人患有该疾病的概率是0.01)。如果该疾病的患者事实上只占总人口的0.5%，若某人化验结果为阳性，则此人确实患疾病的概率是多少？这一题，按照上一篇文章中所写的技巧：https://blog.csdn.net/killian0213/article/details

KillJUMP·2023-11-10 03:41

python情感分析包_情感分析snownlp包部分核心代码理解

使用的是朴素贝叶斯原理来训练和预测数据。主要看了一下这个包的几个主要的核心代码，看的过程作了一些注释，记录一下免得以后再忘了。

weixin_39880301·2023-11-09 22:57

【机器学习】六、概率图模型

有向图模型又称贝叶斯网络或信念网络，其联合概率分布可以分解为每

TwcatL_tree·2023-11-09 04:16

【模式识别】贝叶斯决策模型理论总结

贝叶斯决策模型理论一、引言二、贝叶斯定理三、先验概率和后验概率3.1先验概率3.2后验概率四、最大后验准则五、最小错误率六、最小化风险七、最小最大决策八、贝叶斯决策建模参考一、引言在概率计算中，我们常常遇到这样的一类问题

Luo_LA·2023-11-08 22:29

条件随机场之浅出

有向图模型如我们之前所介绍过的贝叶斯网络和隐马尔科夫模型；无向图网络如马尔科夫随机场、条件随机场等；3.马尔科夫随机场马尔科夫随机

杨天超·2023-11-08 14:38

机器学习（附1）贝叶斯系列

机器学习（附1）贝叶斯系列文章目录机器学习（附1）贝叶斯系列前言一、贝叶斯学派二、贝叶斯公式（贝叶斯法则、贝叶斯定理、贝叶斯规则）三、极大似然估计与最大后验概率极大似然估计最大后验概率区别四、贝叶斯分类器之朴素贝叶斯

元吉光·2023-11-08 10:54

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-11-08 10:50

结构方程模型（SEM）高阶应用系列

我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立

思考的小猴子·2023-11-08 02:05

基于R语言结构方程模型

（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读）现代统计学理论和方法的不断完善

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-08 02:35

R语言结构方程模型分析与应用

（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读）现代统计学理论和方法的不断完善

天青色等烟雨..·2023-11-08 02:04

模型可解释性-贝叶斯方法

在医学领域，模型的可解释性尤为重要，需要有明确的结论证据支持，然后牵涉到神经网络模型，绕不开的就是黑盒观点。业界做了很多尝试，发现一片不错的模型可解释介绍。这里依旧做要点记录，以免原链接失效。原链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-30-91.什么是模型的可解释性模型解释的三个最重要的方面解释：2.可解释性的标准3.可解释性的作用在医学领域，

fjssharpsword·2023-11-07 19:05

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。

iFlyAI·2023-11-07 16:50

机器学习：python中如何使用朴素贝叶斯算法

下面言归正传，不了解贝叶斯算法的可以去查一下相关资料，这里只是简单介绍一下：1.贝叶斯公式：P(A|B)=P(AB)/P(B)2.贝叶斯

勤奋的可乐·2023-11-07 01:18

R与结构方程模型（1）：SEM的核心

2.3、间接效应2.4、多中介模型2.4、例子间接效应的注意事项术语问题题外话1：工具变量（instrumentalvariable）Heckman选择模型[^1]题外:2：非递归模型题外话3：跟踪原则贝叶斯网络无序图总结原文链接

KS_C·2023-11-06 23:53

专题·数学概率与期望【including 条件概率，贝叶斯定理，全概率公式，数学期望，绿豆蛙的归宿

初见安~~~又开启数论的探索啦~~：）一。概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。（注意，随机事件并不一定只有一种可能结果）在样本空间中，我们称事件所包含的子集为随机事件。概率的定义就很简单了，我们也都知道样本空间中的任意随机事件的概率不会超过1不会小于0.就比如我们抛硬币连续扔三次（不考虑侧面稳落地），有8中可能：AAA，A

樱狸❀·2023-11-06 14:17

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

卡尔曼家族从零解剖-(03)贝叶斯滤波→公式推导与示例

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/133846882文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人

江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:40

卡尔曼家族从零解剖-(04)贝叶斯滤波→细节讨论,逻辑梳理,批量优化

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/133846882文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人

江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:57

概率论与数理统计基本概念

概率论与数理统计前言概率论的基本概念随机事件频率与概率概率的重要性质古典概型几何概型条件概率乘法公式全概率公式、贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式独立性独立性的判定前言研究对象确定性现象:必然发生或不发生随机现象

芒着可爱·2023-11-06 05:05

第一章概率论的基本概念

几个定律交换律结合律分配律德摩定律3频率与概率（一）频率（二）频率性质1性质2有限可加性性质3性质4性质5性质6加法公式4等可能概型(古典概型)PS：5条件概率（一）条件概率（二）乘法定理（三）全概率公式和贝叶斯公式划分的定义全

bingteng6859·2023-11-06 05:34

聊一聊贝叶斯和MCMC......

作者|徐炎琨来源|知乎问答整理|AI科技大本营‍‍这是这个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 16:18

西瓜书读书笔记整理（七）—— 第七章贝叶斯分类器

第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论（BayesianDecisionTheory）7.1.1先验概率（PriorProbability）7.1.2后验概率（PosteriorProbability）7.1.3

smile-yan·2023-11-05 16:17

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常

evanwusi·2023-11-04 23:14

数据分析--机器学习

监督学习分为两类问题：回归和分类回归：线性回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归分类：随机森林、决策树、逻辑回归、SVM、朴素贝叶

不上晚自习·2023-11-04 03:22

深入理解XGboost

Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯

文文学霸·2023-11-04 03:19

风控建模五：GBM模型开发

风控建模五：GBM模型开发一、数据预处理1、相关性2、类别型变量怎么处理二、怎么调参1、锚定调参目标2、网格搜索调参3、贝叶斯调参三、解释性1、SHAP2、LIME四、模型保存、打分及部署1、生成model

白白的一团团·2023-11-03 19:41

贝叶斯变分方法：初学者指南--平均场近似

EricJang:ABeginner'sGuidetoVariationalMethods:Mean-FieldApproximation(evjang.com)一、说明变分贝叶斯(VB)方法是统计机器学习中非常流行的一系列技术

无水先生·2023-11-03 13:30

朴素贝叶斯与决策树应用

'''Createdon2020年1月7日@author:myz'''importtkinterimporttkinter.fontastkFontimportthreadingimportpandasaspdfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfrom

k叶·2023-11-03 10:31

一文理解什么是贝叶斯优化的随机森林

贝叶斯优化简介贝叶斯优化是一种启发式的全局优化方法，用于优化那些评估代价高昂且可能带有噪音的黑盒函数。

Joy T·2023-11-03 09:19

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

第十六章隐马尔科夫模型

文章目录简介概念随机变量与随机过程马尔可夫链隐含马尔可夫模型两个基本假设三个基本问题算法观测序列生成算法概率计算算法前向概率与后向概率前向算法后向算法小结概率与期望学习问题监督学习方法Baum-Welch算法预测算法近似算法(MAP)维特比算法(Viterbi)简介动态贝叶斯网络的最简单实现隐马尔可夫模型

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:19

第一章机器学习概述

2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习2.4半监督学习与主动学习3.基于模型分类4.基于技巧分类4.1贝叶斯学习

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:17

【机器学习】- 作业3: 基于贝叶斯的垃圾邮件识别

课程链接:清华大学驭风计划代码仓库：Victor94-king/MachineLearning:MachineLearningbasicintroduction(github.com)驭风计划是由清华大学老师教授的，其分为四门课，包括:机器学习(张敏教授)，深度学习(胡晓林教授),计算机语言(刘知远教授)以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名，除了数据结构与算法其他单科均为第一名。

曼城周杰伦·2023-11-03 02:14

三门问题最通俗解释+拓展

但是，很多网上解释都让人云里雾里，或者干脆解释就是错了，或一上来就贝叶斯公式开始搞数学，其实很简单可以说明白这一题。

全栈O-Jay·2023-11-03 01:25

机器学习-线性模型

线性模型线性回归正则化Regularization对数线性回归log-linearregression对数几率回归数学基础：极大似然估计MLE数学基础：贝叶斯公式Bayes线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysisLDA

Hong0207·2023-11-02 23:08

（ZT）算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西

weixin_30786617·2023-11-02 23:33

作业

利用贝叶斯统计数据，他发现与这位女友结婚的概率只有5.6%。对超过3000名留学归国人员进行的调查显示，出国留学

_小黑_·2023-11-02 08:56

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

相比朴素贝叶斯分类，决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置，因此在实际应用中，对于探测式的知识发现，决策树更加适用。一、决策树模型1.

yllifesong·2023-11-02 05:46

终极算法 by domingos(一)

对所有主要的学习算法——最近邻、决策树、贝叶斯网络——来说，如果提供足够数据便可

皇家马德里主教练齐达内·2023-11-01 18:22

【机器学习】五、贝叶斯分类

条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。

TwcatL_tree·2023-11-01 13:24

python代码设置超参数_超参数调优总结，贝叶斯优化Python代码示例

本文介绍超参数(hyperparameter)的调优方法。神经网络模型的参数可以分为两类，模型参数，在训练中通过梯度下降算法更新；超参数，在训练中一般是固定数值或者以预设规则变化，比如批大小(batchsize)、学习率(learningrate)、正则化项系数(weightdecay)、核函数中的gamma等。超参数调优的目标通常是最小化泛化误差(generalizationerror)，也可以

缪之初·2023-11-01 13:44

R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的应用

贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧《TheBigBangTheory》中都要秀一把。

高-老师·2023-10-31 21:34

R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用

查看原文>>>R语言贝叶斯方法在生态环境领域中的高阶技术应用贝叶斯统计已经被广泛应用到物理学、生态学、心理学、计算机、哲学等各个学术领域，其火爆程度已经跨越了学术圈，如促使其自成统计江湖一派的贝叶斯定理在热播美剧

吹翻书页的风·2023-10-31 21:03

图模型概述

我们首先讨论贝叶斯网络(Bayesi

rosyxiao·2023-10-31 13:02

贝叶斯网络

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019作者：Bioquan链接：https://www.jianshu.com/p/9d3a91cb2117来源：简书概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科

TBYourHero·2023-10-31 11:49

ICLR 2023 | 漂移感知动态神经网络：基于贝叶斯理论的时间域泛化框架

为此，来自Emory大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现

PaperWeekly·2023-10-31 11:14

贝叶斯神经网络用于学习曲线的概率预测【ICLR 2017】

论文研究了贝叶斯神经网络的使

夏天是冰红茶·2023-10-31 11:11

matlab2016a贝叶斯工具箱,matlab贝叶斯工具箱

matlab贝叶斯工具箱是由KevinMurphy开发的编程学习工具，该工具采用MATLAB语言编制，可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。

骆小普·2023-10-31 11:28

十、naive bayes朴素贝叶斯

一闪一闪亮日日日日日日·2023-10-31 06:57

scikit-learn linearRegression 1.1.9 贝叶斯回归

1.1.9.贝叶斯回归可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值可以通过在模型的超参数上引入uninformativepriors`RidgeRegression

瑟瑟发抖的菜鸡望·2023-10-31 02:22

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