预热知识必知如何求类条件概率密度：我们知道贝叶斯决策中关键便在于知道后验概率，那么问题便集中在求解类条件概率密度！那么如何求呢？答案便是：将类条件概率密度进行参数化。 最大似然估计和贝叶斯估计参数估计：鉴于类条件概率密度难求，我们将其进行参数化，这样我们便只需要对参数进行求解就行了，问题难度将大大降 ...
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2020-04-09 15:28:09
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从概率到条件概率 对于概率，相信大家都不会陌生，在各阶段的数学课上，它都是高频出现的常客，最简单的概率场景比如掷骰子：第一次掷出的点数为 5 的概率为多大？你会毫不犹豫的说出答案：1/6。 这太简单了。接下来我增加一个限定条件：已知在抛出骰子是奇数的情况下，抛掷点数为 5 的可能性有多大？ 发现了没 ...
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2020-03-27 21:54:09
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朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设，朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得 ...
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2020-03-08 09:38:35
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指挥使走后一脸懵逼，然后想起了一道~~水~~$SB$的省选题。 这是毒瘤乘法分配率的应用，似乎还有 "一篇" ，算是入门题。 对了，这题连接： "P2220 [HAOI2012]容易题" 然而蒟蒻还是先自闭了一会...... 大力代值可知，是一道裸的条件概率。 先处理出$sum=\sum_{i=1} ...
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2020-02-28 18:51:36
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CRF条件随机场 条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型 1.什么样的问题需要CRF模型 （1）我们有一个句子X=“我 是 中国 公民” 需要对这句话中的四个词标注词性，最简单的方法就是拿一组标注好词 ...
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2020-02-16 13:04:47
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全概率公式，B不好算，把B用A来计算 贝叶斯公式，就是条件概率，套用全概率公式 由概率的关系不能推出事件的关系 概率单调性 ...
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2020-02-04 14:06:47
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随机变量的独立性 判断独立性： 条件概率函数 ...
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2020-01-27 19:27:15
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朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布， ...
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2020-01-25 15:31:35
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