在前面几课里的学习算法的思路都是给定数据集以后，确定基于此数据集的最佳假设H函数，通过学习算法确定最佳假设H的各个参数，然后通过最佳假设函数H得出新的数据集的结果。在这一课里介绍了一种新的思路，它的核心思想是直接计算各种假设的最高概率，然后拟合各个假设的最高概率参数，并利用拟合得到的假设概率，计算出新的数据集的概率，选取概率最高的假设直接得出分类类别。
整个生成学习算法的精髓在于条件概率...
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2015-07-24 09:20:14
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让用户录入数据的目的是由用户的录入信息根据概率算出教师每节课是否为空教室。因为用户的录入信息存在不真实性，所以由多个用户的录入信息有概率计算出教室每节课是否为空教室。 具体的筛选方式为：每当有用户录入数据并录入成功，则获取该用户的录入的教室和相应的时间，计算用户录入表中用户录入的该教室的相应时间有....
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2015-06-23 21:28:01
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HMM（hidden markov model）可以用于模式识别，李开复老师就是采用了HMM完成了语音识别。一下的例子来自于《统计学习方法》一个HMM由初始概率分布，状态转移概率分布，观测概率分布确定。并且基于两个假设：1 假设任意时刻t的状态只依赖于前一个时刻的状态，与其他时刻的状态和观测序列无关...
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2015-06-15 22:04:26
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、 朴素贝叶斯算法 输入：训练数据T＝{(x1，y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}， 输出：X的分类 计算先验概率及条件概率 计算朴素贝叶斯概率 选择概率最大的类 拉普拉斯平滑（Laplace smoothing） 朴素贝叶斯两大假设 条件独立假设用于分类的特...
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2015-06-08 23:19:16
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题目传送：蓝桥杯 - 概率计算
概率计算
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锦囊1
锦囊2
锦囊3
问题描述
生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。
输入格式
一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。
输出格式
输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保...
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2015-05-19 14:50:45
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问题描述
生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。
输入格式
一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。
输出格式
输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数
样例输入
2 1 3 4
样例输出
0.3333
数据规模和约定
对于50%的数据，n≤5.
对于100%的数...
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2015-04-09 11:52:42
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一、朴素贝叶斯(Naïve Bayes)分类器 1.1 公式 朴素贝叶斯是一个概率分类器 文档 d 属于类别 c 的概率计算如下（多项式模型）： nd是文档的长度(词条的个数) P(tk |c) 是词项tk 出现在类别c中文档的概率，即类别c文档的一元语言模型 P(tk |c) 度量的是当c是正确类...
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2015-03-07 18:23:06
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1.题目描述：点击打开链接
2.解题思路：本题其实就是一道数学题，计算出最终的概率计算公式输出即可。使用全概率公式来计算。打开c个牛门后，还剩a-c头牛，未开的门总数是a+b-c，其中有a+b-c-1个门可以换（称为“可选门”）。那么换到轿车的概率就是可选门中含有含有车的门数除以总的可选门数。分两种情况：
（1）一开始选到了牛，概率是a/(a+b)，这种情况下换门后选到车的概率是b/(a+b-...
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2015-02-26 09:58:43
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题意：一个人手里有一笔钱 n ，有 m 所大学，分别知道这些大学的投简历花费和被录取概率，因为钱数有限，只能投一部分学校，问被录取的概率最大有多大。这题除去计算概率以外就是一个 0 1 背包问题，所以可以完全按照 0 1 背包的方法做，只是将价值计算变成概率计算而已dp [ j ] 表示花费了 j ...
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2015-02-15 21:46:19
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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