贝叶斯与频率派思想
频率派思想
长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。
比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球的概率就是...
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2016-05-23 13:27:37
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贝叶斯网络图模型的表示
为了理解有向图对于描述概率分布的作用,首先考虑三个变量 a, b, c 上的一个任意的联合分布 p(a, b, c) 。注意,现阶段我们不需要对这些变量做出任何更多的假设,例如它们是离散的还是连续的。实际上,图模型的一个强大的方面是,一个具体的图可以描述一大类概率分布。通过使用概率的乘积规则(1.11),我们可以将联合概率分布写成下面的形式。
p(a, b,...
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2016-05-22 12:17:07
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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40984699 作者：v_JULY_v 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 Ja ...
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2016-05-18 21:48:05
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七月算法--12月机器学习在线班-第十三次课笔记—贝叶斯网络 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1.1 贝叶斯公式带来的思考：给定结果推原因； 1.2朴素贝叶斯的假设 1，一个特征出现的概率，与其他特征(条件)独立(特征独立性... ...
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2016-05-13 14:38:55
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贝叶斯网络 作者：樱花猪 摘要 本文为七月算法（julyedu.com）12月机器学习第十三次次课在线笔记。贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策，可以 ...
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2016-05-04 21:07:37
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1.RBM简介 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）最早由hinton提出，是一种无监督学习方法，即对于给定数据，找到最大程度拟合这组数据的参数，其网络结构如下： 以上的RBM的贝叶斯网络图，该网络可网络结构有 n个可视节点和m个隐藏节点 ，其中每个可 ...
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2016-04-14 19:23:01
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下面信息所有是作者的个人理解，记录下来方便用简单的视角去理解复杂的问题，当中不乏胡说八道和想当然，如有与事实不符的地方，请大家多多批评指正！ 图像分类器最早诞生的应该是贝叶斯分类器： 为什么？由于贝叶斯网络实际上就是把各种可能性串联起来。全然符合人脑的推理过程， 朴素贝叶斯分类器：贝叶斯网络实际上是 ...
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2016-04-09 21:57:51
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作者：张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以
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2016-02-24 20:51:43
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书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络...
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2016-01-04 01:29:58
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事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用。...
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2015-12-31 17:35:13
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