贝叶斯（Bayesian）

贝叶斯跟你没关系？

002-日更-三阶风险贝叶斯是谁？跟我有何关系？相信你看到一个外国人的名字，估计不会点开来阅读。
walky·2023-09-11 19:15

自然语言处理学习复习2（贝叶斯）

贝叶斯公式贝叶斯公式就一行：image.png而它其实是由以下的联合概率公式推导出来：image.png其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。
阿门aaa·2023-09-11 11:55

贝叶斯下女神/男神理不理你？

O、前言今着五六点共读《思考，快与慢》时认识了贝叶斯，初始了贝叶斯定理（Bayes'theorem)。于是找各方资料，饶有兴趣学习了起来，颇有意思！是不是想问贝叶斯是谁？和我的女神/男神又有什么关系？
Luella_Lin·2023-09-11 10:02

朴素贝叶斯学习笔记

朴素贝叶斯的使用前提条件是离散值，随机变量独立．公式的推导过程如下：已知随机变量ｘ,y.p(x,y)=p(x|y)(y)p(y,x)=p(y|x)p(x)联立１，２得：p(x|y)p(y)=p(y|x)
miahuang·2023-09-11 03:20

贝叶斯法则

1.预备知识（条件概率）1.1条件概率定义公式1.2条件概率的乘法定理（乘法规则）2.贝叶斯法则2.1介绍式子分母可以看作普通变量，因为我们只关心在给定事件A的情况下可能发生事件B的概率，的值时确定不变的
直接往二·2023-09-11 03:35

朴素贝叶斯和svm原理学习笔记

朴素贝叶斯1朴素贝叶斯2朴素贝叶斯3验证模型svm
_mora·2023-09-10 14:41

概率图模型

从图（1）可看见，概率图模型可分为基本的两类：有向图图模型(贝叶斯网络为代表)和无向图模型(马尔科夫
雷_哥·2023-09-10 08:23

《机器学习实战》学习笔记（三）

文章目录第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯引言朴素贝叶斯优缺点朴素贝叶斯的一般过程4.1基于贝叶斯决策理论的分类方法4.2条件概率贝叶斯公式4.3使用条件概率来分类4.4使用朴素贝叶斯进行文档分类朴素贝叶斯分类器的两个假设
书生丶丶·2023-09-09 23:31

【AI】机器学习——线性模型（逻辑斯蒂回归）

3.3.1逻辑回归介绍对数几率函数sigmod函数几率3.3.2逻辑回归模型3.3.3参数求解逻辑斯蒂回归策略3.3.4损失函数3.3.5应用：语句情感判断3.3.6多角度分析逻辑回归信息论角度数学角度与朴素贝叶斯对比
AmosTian·2023-09-09 14:28

数据分析面试题（2023.09.08）

数据分析流程总体分为四层：需求层、数据层、分析层和结论层一、统计学问题1、贝叶斯公式复述并解释应用场景公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)应用场景：如搜索query纠错，设A为正确的词，
完美屁桃·2023-09-09 08:58

机器学习——自然语言处理（NLP）一

1.2.2.构建词袋模型1.2.3.计算TF-IDF值1.2.4.特征选择1.3.代码实现1.3.1.TF-IDF1.3.2计数器向量化文本1.3.3.两者的区别1.3.4.绘制简单的词云图（额外）二、朴素贝叶斯算法
星石传说·2023-09-09 05:58

Factor Graph, 因子图

因子图本质上是贝叶斯网络最大后验估计，数学上转化成对一个全局目标函数进行优化，全局函数由多个小因子(约束)构成，一般目标函数是待优化变量的非线性函数，在优化过程中需要变量当前位置进行线性化，利用Gauss-Netwon
weixin_42849849·2023-09-09 02:18

学习笔记——概率论与数理统计（第一章）

事件间的关系1.21.2.1概率的初等描述1.2.2古典概型（排列组合）1.2.3几何概型1.2.4频率与概率1.2.5公理化1.31.3.1条件概率1.3.2乘法公式1.41.4.1全概率公式1.4.2贝叶斯公式
追风赶月莫停留-_-·2023-09-09 02:48

【概率论与数理统计】第一节课——随机事件与概率（3/3）

随机事件与概率贝叶斯公式概念与全概率公式解决的问题相反，贝叶斯公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因（即大事件A已经发生的条件下，分割中的小事件Bi在A发生的条件下的概率），设B1,B2,...
心如止水Long·2023-09-09 02:48

概率论与数理统计学习笔记——day4

目录一.条件概率的定义二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式一.条件概率的定义2.条件概率的基本性质3.条件概率的其它性质：二、乘法定理三、全概率公式四、贝叶斯(Bayes)公式
悠哉的zju·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计小记

互不相容）、对立：两事件样本点集合间的关系相互独立、线性相关：事件间的依赖关系https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/7199242.html概率定义、条件概率、全概率、贝叶斯公式随机试验
weixin_30439131·2023-09-09 02:17

概率论与数理统计学习笔记——概率的数学定义，乘法公式，条件概率，全概率，贝叶斯公式，事件的独立性

概率的数学定义：我们能够理解的概率的定义是：某个事件发生的可能性的大小。但是这不是数学定义，其实概率的定义不好正面描述，我的老师在上课的时候也只给出了其的特点，相当于侧面描述：1.任何一个事件发生的概率一定大于等于0，即P(A)>=0.2.必然事件发生的概率为1，P(Ω）=1.3.对于两两互不相容的可列无穷多个事件A1，A2，……，An有P(A1UA2UA3UA4…UAn)=P(A1)+P(A2)
HiSi_·2023-09-09 02:46

概率论与数理统计学习笔记（7）——全概率公式与贝叶斯公式

目录1.背景2.全概率公式3.贝叶斯公式1.背景下图是本文的背景内容，小B休闲时间有80%的概率玩手机游戏，有20%的概率玩电脑游戏。
野指针小李·2023-09-09 02:45

2021年第9周（2.22～2.28）

主要内容：朴素贝叶斯分类、logisticregresion分类、反向传播算法。（2）欧姆社学习漫画《项目管理》，本周进度6/6。
孙文辉已被占用·2023-09-08 23:10

R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频在本文中，我们将使用指数分布，假设它的参数λ，即事件之间的平均时间，在某个时间点k发生了变化，即：我们的主要目标是使用Gibbs采样器在给定来自该分布的n个
拓端研究室TRL·2023-09-08 14:34

如何利用贝叶斯模型做广告投放策略优化？

1.背景介绍假设你是一家电子商务公司的市场营销团队成员，负责广告投放的策略优化。你希望利用历史广告投放数据来构建一个模型，以了解不同因素如广告预算(Budget)和广告类型(AdType)对投放效果(Effect)的影响，并预测未来的广告投放效果(Conversion)。2.实现方法2.1概率图Budget能取两个值，概率如下：Budget_0Budget_10.70.3AdType能取两个值，概
theskylife·2023-09-08 13:10

分类1-数学基础

Classification(ntu.edu.tw)http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Classification%20(v3).pdf贝叶斯公式为什么
xuanxi·2023-09-08 11:36

数据分享|WEKA信贷违约预测报告：用决策树、随机森林、支持向量机SVM、朴素贝叶斯、逻辑回归...

完整报告链接：http://tecdat.cn/?p=28579作者：NuoLiu数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。近年来网络P2P借贷发展形势迅猛，一方面普通用户可以更加灵活、便快捷地获得中小额度的贷款，另一方面由于相当多数量用户出现违约问题而给P2P信贷平台以及借贷双方带来诸多纠纷，因此根据用户历史款情况准确预测潜在是否还会发生违约就非常有必要（点击
拓端研究室TRL·2023-09-08 04:52

机器学习A-Z～Thompson抽样算法

这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(BayesianInference)。我们先谈谈这个算法的基本原理。Thompson抽样算法基本原理我们依然使用之前的多臂老虎机的问题。
Carey_Wu·2023-09-07 19:53

【AI】机器学习——朴素贝叶斯

文章目录2.1贝叶斯定理2.1.1贝叶斯公式推导条件概率变式贝叶斯公式2.1.2贝叶斯定理2.1.3贝叶斯决策基本思想2.2朴素贝叶斯2.2.1朴素贝叶斯分类器思想2.2.2条件独立性对似然概率计算的影响
AmosTian·2023-09-07 09:42

贝叶斯推理

1.根据观测的行为，先验概率更新为后验概率2.内曼-皮尔逊推理：设定解消假设，对立假设，设定显著水平(只有在显著水平下的才能观察现象X)，假如出现现象X，则抛弃解消假设3.贝叶斯的序贯理性:同时使用两条信息得出的概率和通过第一条信息得到先验概率
sherlock303·2023-09-07 01:24

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27228原文出处：拓端数据部落公众号[]()最近我们被客户要求撰写关于MCMCMetropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量y线性依赖于自变量x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的Metropolis-Has
·2023-09-06 18:05

R语言coda贝叶斯MCMC Metropolis-Hastings采样链分析和收敛诊断可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=27228原文出处：拓端数据部落公众号[]()最近我们被客户要求撰写关于MCMCMetropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。作为先决条件，我们将使用几行代码，在代码中，我们创建了一些测试数据，其中因变量y线性依赖于自变量x（预测变量）；定义线性模型拟合数据的可能性和先验；并实现一个简单的Metropolis-Has
·2023-09-06 18:35

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

p=24334像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
拓端研究室TRL·2023-09-06 07:29

互联网噪声，贝叶斯定理教你认清世界

中，罗胖教给我们了一种认清世界的方法：贝叶斯定理，主观概率法。
翼云先森·2023-09-06 00:37

机器学习课后习题 --- 朴素贝叶斯

A:80%B:16.6%C:23%D:15%2.下列关于朴素贝叶斯的特点说法错误的是（）A:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，数学基础坚实B:朴素贝叶斯模型无需假设特征条件独立C:朴素贝叶斯处理过程简单
尘 关·2023-09-05 21:06

深度学习-20:神经科学、脑科学和稀疏特性

经过经过半个多世纪的发展，人工智能逐渐形成:符号学派、贝叶斯学派和联结学派三个流派。符号学派:以谓词逻辑表示法理论为基础的符号主义占据了绝对的主流，但是到了上世纪90年代，符号主义具有的先天缺陷开始暴
MTVideoAI·2023-09-05 16:25

2020-09-19-统计学反思Statistical Rethinking

前言最近专注于贝叶斯方法的学习，发现在强化学习领域有一本入门书籍，统计学反思未来时间会将这本书的学习笔记持续上传至我的博客等地方StatisticalRethinking1.布拉格魔像TheGolemofPrague
Soliva·2023-09-05 11:43

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-04 23:41

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-04 23:07

分类算法系列④：朴素贝叶斯算法

目录1、贝叶斯算法2、朴素贝叶斯算法3、先验概率和后验概率4、⭐机器学习中的贝叶斯公式5、文章分类中的贝叶斯6、拉普拉斯平滑系数6.1、介绍6.2、公式7、API8、示例8.1、分析8.2、代码8.3、
逐梦苍穹·2023-09-04 19:15

朴素贝叶斯

贝叶斯理论一个重要的概念是条件概率c,x不独立时，p(cx)=p(c|x)p(x)意思是cx都发生的概率=x发生的概率乘以x发生的情况下c发生的概率from__future__importprint_functionfromnumpyimport
accosmos·2023-09-04 17:26

2019-08-08

聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的，也就是说样例中已经给出了样例的分类。而聚类的样本中却没有给定y，只有特征x，比如假设宇宙中的星星可以
牧山海北岸·2023-09-04 15:30

AAAI2023 Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model ...

Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks通过贝叶斯神经网络进行具有不确定性一致性和变分模型集成的半监督深度回归
学习不易·2023-09-04 02:21

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯

机器学习实战读书笔记-朴素贝叶斯核心思想：要求分类器给出一个最优类别的猜测结果，同时给出这个猜测概率的估计值我们称之为朴素，是因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。
ZackJiang·2023-09-03 21:39

贝叶斯网络

  贝叶斯网络(Bayesiannetwork)，又称为信念网络(Beliefnetwork)。
JaxHur·2023-09-03 16:58

贝叶斯分类

这就产生贝叶斯判别准则：为最小化总体风险R(h)，只需在每个样本x选择那个使
MorganChang·2023-09-03 16:55

朴素贝叶斯数据分类------

------------------后期会编辑些关于朴素贝叶斯算法的推导及代码分析-----------------importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB
xzwyb---持续充电中·2023-09-03 09:53

使用QIS(Quantum Image Sensor)图像重建总结（2）

4使用QIS来获得彩图彩色图像通常通过在图像传感器前面放一个彩色滤波器阵列（colorfilterarray,CFA）获得，比如贝叶斯模式CFA，它的每个像素只有一个颜色通道。
爱嘤嘤的小猪仔·2023-09-03 06:02

贝叶斯神经网络 - 捕捉现实世界的不确定性

贝叶斯神经网络-捕捉现实世界的不确定性BayesianNeuralNetworks生活本质上是不确定性和概率性的，贝叶斯神经网络(BNN)旨在捕获和量化这种不确定性在许多现实世界的应用中，仅仅做出预测是不够的
丁丁猫 Codeye·2023-09-03 06:31

数据挖掘基础导论学习笔记（五）

第五章分类其他分类贝叶斯分类器贝叶斯定理：把类的先验知识和从数据中收集的新证据相结合的统计原理。
进阶中的程序猿·2023-09-03 05:08

【数学】【书籍阅读笔记】【概率论】应用随机过程概率论模型导论 by Sheldon M.Ross 第一章 概率论引总结与习题题解 【更新中】

1.4独立事件2一些有用的重要结论/公式/例题3重要例题例1.113习题题解题1题24习题总结前言1第一章概率论引论总结第一章从事件的角度引出样本空间、事件、概率的基本定义，并且介绍条件概率、独立性，贝叶斯公式的事件形式
代码小叶·2023-09-02 17:06

2106_视频处理与压缩技术_中文综述

混合编码技术的深度学习技术2.3多视点/立体视频压缩题目：视频处理与压缩技术（中文综述）来源：中国图象图形学报，贾川民，马海川等1.视频处理技术1.1视频超分辨一般分为传统信号处理和深度学习方法两类，前者可以采用贝叶斯方法
长星照耀十三州府_·2023-09-02 17:25

2019-04-21作业

2、数据挖掘完成ftp作业文件夹里的"评估与贝叶斯_SVM.txt"并于下次课之前提交到对应的文件夹里。3、信息论作业习题3.1和3.2。4、译文赏析红笔订正完
飞奔的麦克斯·2023-09-02 12:53

ModaHub魔搭社区：自动化机器学习Auto-Sklearn全面详细教程

核心技术点Auto-Sklearn使用了贝叶斯优化的方法进行超参数
LCHub低代码社区·2023-09-02 10:56
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