最大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）和最大后验概率估计（Maximum a posteriori estimation, 简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路，很容易弄混它们。下文将详细说明MLE和MAP的思路与区别。 ...
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2018-12-16 11:10:07
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（1）条件概率公式 设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditional probability)为： P(A|B)=P(AB)/P(B) （2）乘法公式 1.由条件概率公式得： P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A)P(A) 上式即为乘法 ...
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2018-12-14 19:58:58
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一、条件概率公式 举个例子，比如让你背对着一个人，让你猜猜背后这个人是女孩的概率是多少？ 直接猜测，肯定是只有５０％的概率，假如现在告诉你背后这个人是个长头发，那么女的概率就变为９０％。 所以条件概率的意义就是，当给定条件发生变化后，会导致事件发生的可能性发生变化。 条件概率由文氏图出发，比较容易理 ...
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2018-12-14 19:39:58
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简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以计 ...
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2018-12-11 13:05:35
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1. 朴素贝叶斯： 条件概率在机器学习算法的应用。理解这个算法需要一点推导。不会编辑公式。。 核心就是 在已知训练集的前提条件下，算出每个特征的概率为该分类的概率， 然后套贝叶斯公式计算 预测集的所有分类概率，预测类型为概率最大的类型 ...
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2018-11-27 20:59:39
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笔者从去年5月份下定决心离开汽车制造行业，6月份开始学习Udacity的DAND（DataAnalysisNanoDegree,数据分析纳米学位）课程至今。历经10个月挑灯苦读和1个月四处碰壁，终于在近期收货两个offer，正式开始自己数据分析师的生涯。回望这段时间，一把心酸、两处失落、几多彷徨、些许苦闷，凡此种种不足与外人道。不过终究实现了职业生涯上一次重要的转变。我把这个过程中所思、所想、经验
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2018-11-24 14:29:05
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看《***与画家》讲到"防止垃圾邮件的一种方法"，觉得很适合用来表述数学公式与机器学习之间的关系。涉及到机器学习的数学公式比较简单，概率论基础教程都会讲到。解决的问题也很典型：垃圾邮件的识别。防止垃圾邮件有很多种方法，最直观的一种就是“规则”,各种if-else的条件。这种方法能够解决一个问题，但是解决不了一类问题。而且，这个规则的制定需要非常熟悉业务，好在通常我们面临的业务问题
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2018-11-22 23:49:29
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在 "《贝叶斯之朴素理解》" 比较详细地总结了一个朴素贝叶斯。这里再对非朴素贝叶斯做一个小结，以了结贝叶斯分类。 1、非朴素贝叶斯公式 1.1 高维高斯分布 在此之前，我们同样先需准备一些数学知识， 高维高斯概率分布 ，或者也叫做联合高斯概率分布，它有如下公式 $$ p(\mathbf{x})=\f ...
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2018-11-20 11:30:39
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资源链接：https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
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2018-11-18 23:48:11
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资源链接：https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法，分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2：概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
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2018-11-18 23:45:47
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