基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法-K2 2018-04-05 19:34:18 ItsBlue 阅读数 3172更多 分类专栏： 贝叶斯网络 网络结构学习 基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法-K2 2018-04-05 19:34:18 ItsBlue 阅读数 3172更多 分类专栏： 贝叶斯网络 网 ...
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2019-10-03 14:43:43
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一个简单的贝叶斯网络:1+2+2+4+4: 1是得到smoking概率需要的一个参数，吸烟或者不吸烟 已知吸烟为0.4 不吸就是0.6呗 所以知道一个就√ 2是lung cancer的两个参数 他只和抽烟有关 抽烟的时候(患了肺癌/没患肺癌)是多少 不抽烟的时候(患了肺癌/没患肺癌)是多少 只需要两 ...
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2019-09-30 21:26:41
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用通俗的语言讲解涵盖算法模型的机器学习，主要内容包括机器学习通用概念、三个基本科学计算工具、有监督学习、聚类模型、降维模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、自然语言处理、深度学习、强化学习、模型迁移等。在深入浅出地解析模型与算法之后，介绍使用Python相关工具进行开发的方法、解析经典案例，能理解、能设 ...
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2019-08-11 09:18:05
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生成式模型 P(X,Y)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。 ? 1. 判别式分析 ? 2. 朴素贝叶斯Native Bayes ? 3. 混合高斯型Gaussians ? 4. K近邻KNN ? 5. 隐马尔科夫模型HMM ? 6. 贝叶斯网络 ? ...
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2019-04-05 18:12:33
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算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的 ...
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2019-01-17 15:56:24
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知识储备 相互熵 信息增益（互信息） 条件概率： 全概率公式： 贝叶斯公式： 思考问题： 给定一个样本D，计算样本A1, A2, ...An发生的概率哪一个可能是会是最正确的呢？又怎样通过贝叶斯来解决这个问题？ 通过贝叶斯公式 选择n个样本中概率最大的那个作为最后的结论。p(D)是常数，假定p(Ai ...
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2018-12-22 19:39:46
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把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。 贝叶斯网络(Bayesian Network)，又称有向无环图模型(directed acyclic graphical model ,DAG)，是一种概率图模型，根据概率图的拓扑结构，考察一组随机变量{X 1 ...
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2018-12-10 11:35:59
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1.机器学习相关算法： 线性回归、K-means、决策树、随机森林、主成分分析、支持向量机，强化学习，贝叶斯网络 线性回归：解决数据预测问题，曲线弥合，已知{x1,x2,x3,...} , {y1,y2,y3,...} , 用一条曲线描述已知点的规律。 常用：最小二乘法。 K-means : 用距离 ...
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2018-08-12 17:36:49
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贝叶斯网络模型 贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论中的一个结论，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式： 贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行
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2018-06-27 15:00:24
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0 前言 本文主要利用贝叶斯对缺失值不敏感这一优点，处理数据。 1 贝叶斯和朴素贝叶斯 2 原理实现和编程 R语言中可以使用bnlearn包来对贝叶斯网络进行建模。但要注意的是，bnlearn包不能处理混合数据，所以先将连续数据进行离散化（因子型），再进行建模训练。 （我之前犯过这个错误，就是把混合 ...
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2018-05-15 01:52:50
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