bayesian

[转]数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

原文见：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法By刘未鹏–September21,2008Postedin
BigLeo·2014-11-05 11:00

【转载】数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

转载自这里：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/作者：刘未鹏概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。
akunainiannian·2014-11-04 16:00

机器学习手记[1]---朴素贝叶斯Naive Bayesian案例学习

首先上贝叶斯公式：基本等式：P(A|B)*P(B)=P(B|A)*P(A)下面解释几个具体应用到朴素贝叶斯例子和解决方法例子一：黑白球问题-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
a_31415926·2014-10-07 13:00

MAKING A BAYESIAN MODEL TO INFER UBER RIDER DESTINATIONS

SEPTEMBER2,2014POSTEDBY RENLUInthislatest #UberData installment,webringyouthedatasciencedetailsofhowweuseclassicBayesianstatisticstosolveauniquelyUberproblem.Oneoftheprojectsthe#UberDataTeam workedone
jmy5945hh·2014-09-17 20:00

ML的灌水现象

现在想挖个小坑，反而被人骂了 ~~><~~下面是大致的灌水经历naive Bayesian 的 d
·2014-07-29 09:00

[置顶] Bayesian Face Revisited: A Joint Formulation 算法流程图

前段时间，一直在看论文、写代码，总算把BayesianFaceRevisited:AJointFormulation这篇论文里的算法用matlab实现了，现将JointBayesianFaceVerification算法的流程图重新梳理下:JointBayesianFaceVerification
HQBUPT·2014-07-14 12:00

概率规划和贝叶斯方法

https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/
zc02051126·2014-07-10 10:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

1.1、摘要     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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述     对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我
wbj0110·2014-06-18 12:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

1.1、摘要     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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述     对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我
wbj0110·2014-06-18 12:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

1.1、摘要     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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述     对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我
wbj0110·2014-06-18 12:00

BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解及应用实践

在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。 在推荐场景中用户更缺乏耐性，对推荐结果的消费也十分有限。因此，排序的好坏直接决定了用户对一个准确率为90%的推荐候选集的满意度是否真的有90%。 这里我们为大家介绍一种“基于贝叶斯后验优化的个性化排序算法”：BayesianPersonalizedRanking。其本身并不优化用
liuzhiqiangruc·2014-06-04 19:00

BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解及应用实践

阅读更多在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。在推荐场景中用户更缺乏耐性，对推荐结果的消费也十分有限。因此，排序的好坏直接决定了用户对一个准确率为90%的推荐候选集的满意度是否真的有90%。这里我们为大家介绍一种“基于贝叶斯后验优化的个性化排序算法”：BayesianPersonalizedRanking。其本身并不优
liuzhiqiangruc·2014-06-04 19:00

BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解及应用实践

在推荐系统的实现中，几乎总会遇到从较多候选集中为用户选取特定的少数几个物品进行推荐，这本质上是一个Ranking问题。 在推荐场景中用户更缺乏耐性，对推荐结果的消费也十分有限。因此，排序的好坏直接决定了用户对一个准确率为90%的推荐候选集的满意度是否真的有90%。 这里我们为大家介绍一种“基于贝叶斯后验优化的个性化排序算法”：BayesianPersonalizedRanking。其本身并不优化用
iteye_18070·2014-06-04 00:00

基于MNIST数据集通过朴素贝叶斯学习生成随机手写体数字图像

读者可以阅读以下http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/2、训练数据集经典的手写数字图像训练和测试集来自http://yann.lecun.com
ictwangbiao·2014-05-22 11:34

Mahout 算法

一、分类算法 （一）Logistic 回归（SGD） （二）Bayesian&n
wbj0110·2014-05-19 14:00

Mahout 算法

一、分类算法 （一）Logistic 回归（SGD） （二）Bayesian&n
wbj0110·2014-05-17 10:00

Mahout 算法

一、分类算法 （一）Logistic 回归（SGD） （二）Bayesian&n
wbj0110·2014-05-17 10:00

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/BY 刘未鹏 – SEPTEMBER21,2008POSTEDIN
ShiZhixin·2014-05-15 16:00

Bayesian Network—— Flow Influence

ABayesiannetworkis:Adirectedacyclicgraph(DAG)GwhosenodesrepresenttherandomvariablesX1,…,XnForeachnodeXiaCPDP(Xi|ParG(Xi))  TheBNrepresentsajointdistributionviathechainruleforBayesiannetworksP(X1,…,Xn)
WangDylan·2014-04-22 15:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它
zpcandzhj·2014-04-08 19:00

Frequentist and Bayesian：智慧的碰撞

From:http://aimit.blog.edu.cn/home.php?mod=space&uid=1555054&do=blog&id=227930有人学了多年统计说不清楚频率学派与贝叶斯学派的区别，什么主观对客观啦，什么似然函数对后验概率啦，那些都是现象，不是本质。两者本质上的区别是：频率学派把未知参数看作普通变量，把样本看作随机变量；而贝叶斯学派把一切变量看作随机变量。数学与统计学
chengwenyao18·2014-03-31 14:00

贝叶斯方法

原文地址：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来
sadfishsc·2014-03-13 14:00

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

2.1、摘要     在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用
前进的菜鸟·2014-03-08 00:00

mahout 算法集

http://www.cookqq.com/listBlog.action算法类算法名中文名分类算法LogisticRegression逻辑回归                            Bayesian
cookqq·2014-01-23 10:00

分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

 2.1、摘要      在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、
ustcxcl·2013-12-19 10:48

分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

2.1、摘要在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的
ustcxcl·2013-12-19 10:48

学习笔记——数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 学习笔记http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来
woshizhouxiang·2013-12-15 22:00

贝叶斯网络（Bayesian network)）简介（PRML第8.1节总结）概率图模型（Graphical models)

转：http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3204353.html部分图为手写，由于本人字很丑，望见谅，只是想把PRML书的一些部分总结出来，给有需要的人看，希望能帮到一些人理解吧。 下一篇，我将继续介绍本章内容8.2，条件独立
·2013-12-12 09:00

条件独立(conditional independence) 结合贝叶斯网络(Bayesian network) 概率有向图 （PRML8.2总结）

转：http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3204481.html本文会利用到上篇，博客的分解定理，需要的可以查找上篇博客  D-separation对任何用有向图表示的概率模型都成立，无论随机变量是离散还是连续，还是两者的结合。   部分图为手写，由于本人字很丑，望见谅，只是想把PRML书的一些部分总结出来，给有需要的人看，希望能帮到一些人理解吧。
·2013-12-11 18:00

Matting

 Matting[Introduction][Bayesian&RobustMatting][FlashMatting][SystemDiagram][Download][Reference]IntroductionThisisourresultsforVFX2008
luckyboy101·2013-12-10 16:00

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）

本文我们将学习到：（1）什么是朴素贝叶斯？（2）先验概率和条件概率是如何证明的？（3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明）（4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上）（1）什么是朴素贝叶斯（NaiveBayes，以后简称NB）？首先先要区分一下： 判别式模型（discriminativemodel）和产生式模型（generativemodel）判别式模型（discriminati
u013064530·2013-12-06 14:00

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）

朴素贝叶斯分类算法（NaiveBayesianclassification）PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解本文我们将学习到：（1）什么是朴素贝叶斯？（2）先验概率和条件概率是如何证明的？（3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明）（4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上）（1）什么是朴素贝叶斯（NaiveBayes，以后简称NB）？首先先要区分一下：判别式模型（dis
召风·2013-11-29 22:33

朴素贝叶斯分类算法（Naive Bayesian classification）

朴素贝叶斯分类算法（NaiveBayesianclassification）PS：本文在讲解的时候会用通俗的例子来讲解本文我们将学习到：（1）什么是朴素贝叶斯？（2）先验概率和条件概率是如何证明的？（3）文本分类的多项式模型和伯努利模型（附加例子说明）（4）垃圾邮件的分类及代码的演示（暂缺以后会补上）（1）什么是朴素贝叶斯（NaiveBayes，以后简称NB）？首先先要区分一下： 判别式模型（di
lch614730·2013-11-29 22:00

贝叶斯网络简介

简介贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图型模型
memory513773348·2013-11-26 23:00

数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法

转自：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/By刘未鹏–September21,2008Postedin:数学,机器学习与人工智能
memory513773348·2013-11-26 16:00

Mahout实现的机器学习算法

在Mahout实现的机器学习算法见下表算法类算法名中文名分类算法LogisticRegression逻辑回归Bayesian贝叶斯SVM支持向量机Perceptron感知器算法NeuralNetwork
dong976209075·2013-11-18 22:00

Mahout 算法

一、分类算法（一）Logistic 回归（SGD）（二）Bayesian （三）SVM（四）Perceptron 和Winnow（五）神经网络（六）随机森林（
yueyedeai·2013-11-08 16:00

Mahout算法集

在Mahout实现的机器学习算法见下表算法类算法名中文名分类算法LogisticRegression逻辑回归Bayesian贝叶斯SVM支持向量机Perceptron感知器算法NeuralNetwork
it_man·2013-11-02 15:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

0、写在前面的话     我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。     一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会
shaoqiangfan·2013-10-15 15:00

Naive Bayesian classification

1.1、摘要     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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述     对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我
noobzc1·2013-10-14 11:00

平凡而又神奇的贝叶斯方法

目录原文：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/0.前言 1.历史    1.1一个例子：自然语言的二义性    1.2贝叶斯公式
u010064842·2013-10-05 00:00

推理之贝叶斯网络（Bayesian Networks，BN）简介

  大侦探在对案件进行破解的过程中，不会放过一个细致入微的观察，敏锐的洞察力和非凡的推理技巧，是他们的过人之处，例如福尔摩斯，狄仁杰...  贝叶斯网络是一种概率网络，利用图形化的方式进行决策分析。它是基于概率分析、图论的一种不确定性因素表示和推理的模型，是一种将因果关系和概率知识相结合的信息表示框架。  BN网络是包含一个条件概率表的有向无环图（DirectedAcyclicGraphs，DAG
阳_·2013-09-18 23:00

nonparametric Bayesian model motivation

Example1:GMMGivenasetofobserveddata,twoclustersgeneratedbyGMMoftwocomponents,weneedtofindamodeltofitthem. Forparametricmodel,wecanseetheobserveddata'sappearanceorempiricallyassumethemodelisaGMMoftwoco
xyqzki·2013-09-16 23:00

分类算法之朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

原文：http://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
xiaolang85·2013-09-16 18:00

Mahout贝叶斯算法源码分析（9）

就是bayesian，也就是我们说的贝叶斯，首先不管你是否了解贝叶斯算法（说实话，我真的不知道这个算法的原理），如果你看了这篇博客，至少应该了解如何对数据进行处理，然后就可以分类了，不管它是啥算法，好，
fansy1990·2013-09-10 21:00

Twenty Newsgroups Classification实例任务(完结篇)

就是bayesian，也就是我们说的贝叶斯，首先不管你是否了解贝叶斯算法（说实话，我真的不知道这个算法的原理），如果你看了这篇博客，至少应该了解如何对数据进行处理，然后就可以分类了，不管它是啥算法，好，
thecloud·2013-09-10 21:00

Mahout算法集[机器学习算法]

confluence/display/MAHOUT/Algorithms网页右面显示的有机器学习的各种算法，包括三大块聚类、协同过滤、分类等算法算法类算法名中文名分类算法LogisticRegression 逻辑回归Bayesian
zhoubl668·2013-09-05 16:00

nonparametric Bayesian 的motivation

见PRMLgivenadatasample,我们要求其分布，如果是parametric的Bayesian，我们会设定一个model，假定是gaussian，参数为u，theta，但是最后可能整个参数空间的值
xyqzki·2013-09-04 08:00

求解Bayesian Network的步骤

自己总结了一下求解BN的generalprocedure。Mark在此1.明确最外层的node是parameter，中间部分是latentvariable，或者中间变量，可以integrateorcollapsedout。另外还有observation2.明确要求哪些variable。通常parameter可以trialanderror提前给定，主要就是求p(latentvariableset|o
xyqzki·2013-08-31 23:00

参数估计的方法，MLE,MAP,Bayesian estimator

Densityestimation是learning中常见的一个task,即估计该分布的参数θ。在有限的样本下，如何判定哪个估计最优，概率论中有两种常用的principle：MLE（Maximumlikelihoodestimation），MAP(Maximumaposterioriestimation)。由于估计的是一个确定的参数值，MLE和MAP称为点估计。事实上，由于样本有限，这两种prin
xyqzki·2013-08-29 20:00
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