朴素贝叶斯算法如何理解？朴素贝叶斯算法是一个生成式的一个算法我们的目的就是分类判断当前的实例x是那个类别的,但是生成式是这样的p(Ck/x)在实际问题中我们通常知道p(Ck)这个叫做先验概率。我们也会知道p(x/ck)中的个数，这种条件概率那怎么求p(Ck/x)呢？首先是将条件概率分..
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2017-10-19 09:24:27
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在介绍朴素贝叶斯分类之前，首先介绍一下大家都比较了解的贝叶斯定理，即已知某条件概率，如何得到两个时间交换后的概率， 也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)？可以通过如下公式求得： 而朴素贝叶斯分类是一种简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两 ...
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2017-10-15 14:13:28
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error:定制； gaussian error；形式好的，便于计算，convex optimization 算法里，通过error measure进行迭代。最后的hypothesis给出error。 数据有错，y符合的是条件概率，但(x,y)符合分布P(x,y) Noisy target: tar ...
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2017-10-09 09:53:58
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决策树(decision tree) 是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习 ...
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2017-10-07 19:43:10
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目录 一、 概率公理及推论... 2 1. 联合概率... 2 2. 条件概率... 2 3. 全概率公式... 2 4. 贝叶斯公式... 2 二、 随机变量及其分布... 2 1. 随机变量... 2 2. 累积分布函数CDF. 2 3. 概率函数pmf2 4. 概率密度函数pdf3 5. 随机 ...
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2017-10-06 23:11:38
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1.贝叶斯学派和频率学派 在数理统计领域，贝叶斯学派和频率学派两派争论已久，关于两派的具体思想不做深入研究，仅探讨它们在机器学习中的一点粗浅的应用。 机器学习中的朴素贝叶斯方法和逻辑回归相比，朴素贝叶斯判据需要一个事件的先验概率和相应的类条件概率，可用贝叶斯公式看出。 而逻辑回归，使用的是最大似然的 ...
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2017-10-06 18:06:03
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朴素贝叶斯分类 1 朴素贝叶斯分类 监督学习可以从概率的角度来认识，分类的任务可以看做是给定一个测试样例后，估计目标出现的条件概率，即后验概率。 首先给出条件概率公式，即： 然后给出，贝叶斯定理： 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... ...
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2017-09-30 13:12:06
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转自：http://www.cnblogs.com/nxld/p/6607943.html 我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型 ...
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2017-09-24 23:40:11
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我们有时称判别模型求的是条件概率，生成模型求的是联合概率。 常见的判别模型有线性回归、对数回归、线性判别分析、支持向量机、boosting、条件随机场、神经网络等。 常见的生产模型有隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型、LDA、Restricted Boltzmann Machine等。 判 ...
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2017-09-16 23:21:30
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的 ...
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2017-09-14 00:38:36
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