读论文《Auto-Encoding Variational Bayes》（加精） VAE（1）——从KL说起 VAE(2)——基本思想 VAE(3)——公式与实现 VAE（4）——实现 变分自编码器（VAEs） 【Learning Notes】变分自编码器（Variational Auto-Enco ...
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2018-09-24 00:40:02
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学习完贝叶斯后，不禁简单地查阅了一下资料，才发现贝叶斯定理原来如此有用。不管是投资邻域还是机器学习，生活中的高手们都会在无意识的情况下使用贝叶斯做预测分析。 那么， 1、到底什么是贝叶斯？ 贝叶斯定理来源于英国业余数学家托马斯.贝叶斯（Thomas Bayes)在1763年发布的一篇论文中，首先提出 ...
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2018-09-01 17:26:24
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朴素贝叶斯分类器是一组简单快速的分类算法。网上已经有很多文章介绍，比如这篇写得比较好：https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/60140664。在这里，我按自己的理解再整理一遍。 在机器学习中，我们有时需要解决分类问题。也就是说，给定 ...
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2018-08-31 00:33:19
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0. 前言 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。 1. 历史 托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学的详细生平 ...
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2018-07-18 18:07:35
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性 ...
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2018-07-07 20:41:29
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前言 AI时代的到来一下子让人感觉到数学知识有些捉襟见肘，为了不被这个时代淘汰，我们需要不断的学习再学习。其中最常见的就是贝叶斯定理，这个定理最早由托马斯·贝叶斯提出。 贝叶斯方法的诞生源于他生前为解决一个“逆向概率”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇论 ...
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2018-06-23 14:32:47
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朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算: 每个类的概率。 每个类给定每个x值的条件概率。 一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地 ...
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2018-05-18 00:30:36
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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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习题：根据经验，今天和昨天的湿度差X1及今天的压温差X2是预报天气下雨和不下雨的两个重要因素。现有数据如下，今测得x1=8.1，x2=2.0，试问预报明天下雨还是预报明天不下雨？分别用距离判别、Bayes判别（考虑方差相同和方差不同两种情况）和Fisher判别来得到你所需要的结论。 数据： 雨天 非 ...
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2018-05-14 16:43:59
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机器学习分类实例——SVM(修改)/Decision Tree/Naive Bayes 20180427 28笔记、30总结 已经5月了，毕设告一段落了，该准备论文了。前天开会老师说，希望我以后做关于语义分析那一块内容，会议期间还讨论了学姐的知识图谱的知识推理内容，感觉也挺有趣的，但是感觉应该会比较 ...
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2018-04-30 13:25:34
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