一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率，记作：𝑃(𝐴,𝐵) 。 条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，记作：𝑃(𝐴|𝐵) 。P(A1,A2|B) = P(A1|B)P ...
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2020-05-20 12:00:22
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[TOC] 1、贝叶斯公式 贝叶斯的公式如下 $$ P(B_{i}| A) = \frac {P(B_{i} | P(A)) P(B_{i})} { \sum\nolimits_{j=1}^{N} P(B_{j}) P(A|P(B_{j}))} $$ 2、分类中的朴素贝叶斯 上述公式中我们可以将A当 ...
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2020-05-14 13:45:44
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本节内容主要可分为 什么是概率 古典概率计算 事件的关系与运算 条件概率与独立性 全概率公式和贝叶斯公式 概率论是一门数学分支，同数学科目的其他分支一样，是建立在一些公理上的严格的数学体系，其研究的主要对象是随机变量、随机分布和随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的，但是我们可以描述其规律， ...
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2020-05-05 00:58:43
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机器学习基础：朴素贝叶斯小结 CONTENTS "1. 全概率公式与贝叶斯公式" "2. 朴素贝叶斯的模型" "3. 朴素贝叶斯的推断过程" "4. 朴素贝叶斯的参数估计" "5. 朴素贝叶斯算法优缺点" "6. 代码实践" 1. 全概率公式与贝叶斯公式 $$ 全概率公式： P(X)=\sum_{k ...
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2020-04-21 13:07:28
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先验概率：根据以往经验分析得到的概率，通俗就是根据统计和规律得出得概率。 后验概率：就是根据结果推原因，比如知道一个产品是次品求它来自A车间的概率，通过贝叶斯公式可以得到。 $$ P(A|B) = P(A) \times \frac{P(B|A)}{P(B)} $$ 其中$P(A|B)$叫做后验概率 ...
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2020-04-19 17:32:56
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1）概率论与贝叶斯先验 本福特定律：又称第一数字定律，是指在实际生活得出的一组数据中，以1为首出现的概率约为总数的三成；是直观现象1/9的三倍。 贝叶斯公式：给定某系统的若干样本X，计算该系统的参数。-28:13 分布-32:56 两点分布 0-1分布 -33:02 二项分布 -34:46 泊松分布 ...
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2020-04-12 16:06:03
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学习资料：《统计学习方法第二版》第一章 一. 机器学习定义 机器学习就是计算机能够利用数据和统计方法提高系统性能的方法。 二. 机器学习分类 机器学习一般可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 三. 机器学习方法三要素 模型+策略+优化算法=机器学习方法 模型 在监督学习中模型就是要学 ...
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2020-04-10 19:48:53
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机器学习-朴素贝叶斯原理及Python实现 贝叶斯公式 P(A|B) = (P(B|A)P(A))/P(B) 举例：苹果10个，有2个黄色；梨10个，有6个黄色，求拿出一个黄色水果，是苹果的概率。 代入公式： P(苹果|黄色) = (P(黄色|苹果)P(苹果))/P(黄色) P(黄色) = (2+6 ...
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2020-03-04 00:44:30
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全概率公式，B不好算，把B用A来计算 贝叶斯公式，就是条件概率，套用全概率公式 由概率的关系不能推出事件的关系 概率单调性 ...
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2020-02-04 14:06:47
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例1 定义 全概率公式 例2 贝叶斯公式 例 例 ...
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2020-01-27 18:49:19
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