参考机器学习实战和博客https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77500679 ...
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2019-07-15 17:31:27
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1. 简介首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X) 进 ...
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2019-07-12 09:37:51
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5. 朴素贝叶斯视频 举个在 NLP 的应用 给一段文字，返回情感分类，这段文字的态度是positive，还是negative 为了解决这个问题，可以只看其中的一些单词 这段文字，将仅由一些单词和它们的计数代表 原始问题是：给你一句话，它属于哪一类 通过 bayes rules 变成一个比较简单容易 ...
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2019-05-28 17:05:22
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为什么朴素贝叶斯如此朴素？主要由于它假定所有的特征在所有的数据集上是同等重要和独立的。这个假设在现实世界中是不真实的，所以说朴素。朴素贝叶斯（naive bayes），简单的假设特征条件独立，现实中独立的东西是不存在的，但是相关性较小的事物比较多的，于是贝叶斯往往能取得很好的效果。下面看下朴素贝叶斯 ...
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2019-05-22 00:11:40
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--判断一个患者的肿瘤是好是坏? 1.对数据集(威斯康星乳腺肿瘤数据集)分析 2.使用高斯朴素贝叶斯进行建模 3.高斯朴素贝叶斯的学习曲线 总结: 高斯朴素贝叶斯在预测方面,对于样本的要求并不是很苛刻,如果你的样本比较少的话,应该可以考虑使用朴素贝叶斯算法来建模. 相比起线性模型来说,朴素贝叶斯的算 ...
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2019-05-17 12:08:45
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一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K ...
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2019-05-12 00:55:20
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岗位职责 1、负责宏观经济预测的算法研究 2、负责债券、股票、基金等品种的模型研究 3、负责持仓收益分析，及绩效归因等模型研究 任职要求 1、一般数学： 线性代数与矩阵运算 随机过程 微积分 概率论 统计推断与极值理论 2、算法知识： 熟练掌握朴素贝叶斯 决策树 Logistic 回归 KNN SV ...
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2019-05-09 12:08:26
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1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征B，样本属于类别A的概率是： 2、算法特点 优点: 在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据 ...
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2019-05-05 12:02:31
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1.贝叶斯公式 条件概率 p(B|A)=p(AB)p(A) 则 p(AB)=p(A)p(B|A) 全概率公式 p(A)=p(B1)p(A|B1)+p(B2)p(A|B2)+...+p(Bn)p(A|Bn) 贝叶斯公式 p(Bi|A)=p(ABi)p(A)=p(A|Bi)p(Bi)Σj=0np(A|B ...
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2019-04-18 10:54:25
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