贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化，它遵循“多数占优”这一基本原则。...
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2015-03-30 18:47:02
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题目链接：http://acm.zjut.edu.cn/onlinejudge/problem.php?cid=1101&pid=8
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Problem I: no2
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2015-03-30 16:27:40
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朴素贝叶斯分类器是用来做分类的一个简便方法。在贝叶斯公式的基础上，引人条件独立的假设，使得贝叶斯分类器具有简单易行的优点和假设时常与实际不符的缺点。下面简单介绍一下朴素贝叶斯分类器。 首先规定一下数据格式：输入的每一个样本为${{x}^{i}},{{c}^{i}}$，其中：$i$为样本编号，$...
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2015-02-06 21:40:19
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感觉是个很长的坑，大概会写很久吧。内容随机，捡遇到的拦路虎写一写。第二章主要讲贝叶斯公式和基于贝叶斯公式的分类器。先简单说一下mvnrnd函数的使用方法矩阵m由t个l(l=2)维列向量构成，l维表示特征向量的维数为l，每个类有l个特征值。t(t=3)个列向量表示群体可依据特征向量分为t类。1 m1 ...
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2015-02-02 07:08:30
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前几天在动车上闲着无事看刘未鹏的《暗时间》，翻到了一篇经典文章《数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法》（web链接），饶有兴趣地又看了一遍几乎是又复习了一遍贝叶斯公式。这个公式以前学过，在数学上还...
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2015-01-28 16:10:53
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2015-01-21 14:57:37
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近来看论文中经常看到GDA和朴素贝叶斯，并且论文中说的算法中用到的贝叶斯公式，对怎么用的原理比较困惑，今天主要看了斯坦福机器学习的关于GDA，NB和LR的讲义部分。理解了贝叶斯公式在GDA和NB中的原理，以及GDA和LR的关系。
与以前学习贝叶斯公式相比贝叶斯公式：对于目标B有不同的到达方式Ai，i=1,2,3,...,n。已知p(Ai)和p(B|Ai)的话，如果知道B发生了，可以知...
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2014-12-31 22:55:38
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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1.贝叶斯公式每次提到贝叶斯这三个字，心中的仰慕之情油然而生。感觉贝叶斯推断是众多机器学习算法的基础（尤其是统计学习）。一个很简单的公式应用到非常复杂和广泛的领域，真是一件了不起的事情。再讲贝叶斯公式之前，首先回顾一下概率的知识。若 A、B 是两个事件，我们用P(A)表示事件A发生的概率，P(B)表...
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2014-11-26 01:04:44
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今天看了 Larry Wasserman写的 All of Statistics中的第一章，第一章主要讲概率，其中最主要的就是贝叶斯公式。要了解贝叶斯公式，就得知道全概率公式：
通俗的讲，先验概率就是事情尚未发生前，我们对该事发生概率的估计，例如全概率公式中P(B)就是先验概率，求解方法有很多种，全概率公式是一种，也可以根据经验等，例如抛一枚硬币头向上的概率为0.5。
后验概率...
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2014-11-24 22:36:17
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