讲解的不错 尤其是 和`规律`的说法 "贝叶斯公式由浅入深大讲解—AI基础算法入门" ...
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2019-09-28 14:23:02
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恢复内容开始 生物统计学 古典概型： 理论上，在未得到试验结果之前可以根据实验条件，预先估计出来的所有可能结果称为样本空间，即为集合Ω。样本点w是Ω的一个元素。这是概率的古典定义，即依据事件本身特性，直接得到概率。这里得到的往往是先验概率。 随机事件是一个集合，是样本空间的一个子集。 必然事件是一个 ...
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2019-09-16 00:38:08
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贝叶斯决策 首先来看贝叶斯分类，我们都知道经典的贝叶斯公式： 其中：p(w)：为先验概率，表示每种类别分布的概率；：类条件概率，表示在某种类别前提下，某事发生的概率；而为后验概率，表示某事发生了，并且它属于某一类别的概率，有了这个后验概率，我们就可以对样本进行分类。后验概率越大，说明某事物属于这个类 ...
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2019-09-11 14:06:30
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判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。 生成式模型（Generative Model）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然 ...
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2019-08-28 13:03:45
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根据贝叶斯公式和MAP，可将图像退化问题表示出来，再利用变量分割技术(HQS)，将该问题转化为两个子问题，其中一个子问题为图像降噪问题，该问题一般可以用传统的model-based方法解决，但是存在诸多问题，所以利用CNN为基础的判别式学习方法对图像通道相关的先验进行建模，利用其并行性等优点，执行图 ...
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2019-08-20 10:56:17
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看的头秃，生活艰难 由条件概率可得，P(wi | x） = P(wi, x) / P(x) 套贝叶斯公式得，P(wi | x) = P(x | wi) * P(wi) / P(x) 通过比较P(wi | x)的大小决定分为哪一类中，由于分母相同，所以转化为比较P(x | wi) * P(wi) 的大 ...
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2019-08-10 19:45:54
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一、基本概念 1.联合概率 2.边际概率 3.联合概率和边际概率 类似于求X=a的全概率 4.条件概率 5.联合概率、边际概率和条件概率之间的关系 6.贝叶斯公式 在学习这个公式的时候 事先要理解两个概念 具体解释 知乎上有两个很好的解释。 6.1从数学分析上理解 6.2从感性认识上理解 从一个结果 ...
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2019-07-19 12:29:18
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贝叶斯决策 贝叶斯公式（后验概率）： p(w)：每种类别分布的概率——先验概率； p(x|w)：某类别下x事件发生的概率——条件概率； p(w|x)：x事件已经发生，属于某类的概率——后验概率； 后验概率越大，说明x事件属于这个类的概率越大，就越有理由把事件x归到这个类下 后验概率越大，说明x事件属 ...
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2019-07-01 15:53:41
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参考：https://blog.csdn.net/u013710265/article/details/72780520 贝叶斯公式就一行： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)P(X) 而它其实是由以下的联合概率公式推导出来：P(Y,X)=P(Y|X)P(X)=P(X|Y)P(Y) P(X)为X的先 ...
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2019-05-20 22:38:48
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贝叶斯算法是一种分类算法，它以贝叶斯公式为基础。 贝叶斯公式 P(B | A) = P(A | B) P(B) / P(A) 举例： 我们有非常多文章。而且我们想依据这些文章的内容将文章归类。 贝叶斯对于归类问题须要得到三个解，即上面公式的P( A | B), P(A), P(B) 首先我们理解P( ...
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2019-05-11 16:32:10
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