带你理解朴素贝叶斯分类算法 忆臻 ?? 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术博士在读 1,567 人赞同了该文章 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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学 ...
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2021-06-05 18:17:18
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贝叶斯简介 先验：体现了对参数的了解，设定参数的分布 似然：引入观测数据，反映在给定参数下，观测数据的可信度 后验：基于观测数据，获得参数的分布和可信度 贝叶斯定理：后验正比于似然乘以先验 抛硬币案例 以抛硬币为例 参数为硬币朝上的概率A（表示抛一次硬币时正面朝上的可能性），定义为P(A)，此为先验 ...
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2020-11-26 14:48:53
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贝叶斯推断由上一篇我们已经了解到，对于未知的分布或者难以计算的问题，我们可以通过变分推断将其转换为简单的可计算的问题来求解。现在我们贝叶斯统计的角度，来看一个难以准确计算的案例。 推断问题可以理解为计算条件概率$p(y|x)$。利用贝叶斯定理，可以将计算条件概率（或者说后验概率，posterior） ...
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2020-06-23 01:01:38
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本篇文章将从贝叶斯公式出发，探究贝叶斯到底是啥，以及其在认知层面的巨大作用。不过据说每出现 1 个公式，文章阅读将下降 1/3。 华为大佬说：人工智能就是统计学。在我眼中，贝叶斯公式就是统计学走向机器学习的起点。 贝叶斯公式 贝叶斯定理（Bayes’s Rule）：如果有k个相互独立事件 A1,A2 ...
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2020-06-03 20:08:55
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基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y， 有监督的学习算法，解决的是分类问题，客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题 简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类 ...
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2020-05-14 19:50:34
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朴素贝叶斯 概述 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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数 ...
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2020-05-14 15:04:29
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1、(Bayes)贝叶斯定理 $P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A))}{P(B)}$（“后验概率=标准似然度 先验概率”） 2、伯努利分布 伯努利分布（英语：Bernoulli distribution），又名两点分布或者0 1分布，是一个离散型概率分布。 概率质量函数：$f_{X}(x ...
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2020-04-30 19:27:03
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机器学习简介 机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本” ...
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2020-04-21 13:22:46
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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