理解贝叶斯公式： 其中 为完备事件组，即 Think Bayes - 我所理解的贝叶斯定理 解决的问题：由A的先验概率、B的后验概率（也叫条件概率）求A的后验概率。 如果 A 和 B 是相互独立的两个事件，那么： 上面的推导过程反过来证明了如果 A 和 B 是相互独立的事件，那么事件 A 发生的概率 ...
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2017-08-18 13:35:31
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1. 简述 贝叶斯是典型的生成学习方法 对于给定的训练数据集，首先，基于特征条件独立假设，学习输入/输出的联合概率分布；然后，基于此模型，对于给定的输入x，根据贝叶斯定理求后验概率最大的输出y 术语说明： 特征条件独立假设：用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。这一假设大大减少模型包含的条件 ...
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2017-08-16 17:23:28
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基本思想 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。 基本方法 定义 输入空间 （n维向量集合），输出空间y={c1,c2,...,cn} x?Rn x?Rn x?Rn ...
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2017-08-16 17:01:02
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【数据挖掘】分类之Naïve Bayes 1.算法简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。 本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查 ...
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2017-08-09 17:27:38
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贝叶斯定理： 其中： 表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。 ...
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2017-08-07 18:26:38
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回我们初次见识了统计学理论中的“独孤九剑”——贝叶斯统计学（戳这里回顾），它的起源便是大名鼎鼎的贝叶斯定理。 整个贝叶斯统计学的精髓可以用贝叶斯定理这一条式子来概括： 我们做数据分析，绝大多数情况下希望得到的是关于某种假说是否成立的信息。等式左边的P(参数 | 数据)，正是在观察到了手头上的数据的前 ...
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2017-07-29 19:33:40
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贝叶斯分类法：一种统计学分类方法。能给定一个元组属于一个特定类的概率。该方法基于贝叶斯定理 比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法媲美。大型数据库中贝叶斯分类法也表现出高准确率和高速度。 朴素贝叶斯分类法假定一个属性值对给定类的影响独立于其他属性值。 ...
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2017-07-22 22:36:33
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一、决策树 定下一个最初的质点，从该点出发、分叉。（由于最初质点有可能落在边界值上，此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下： （1）它既可应用于线性（回归问题）分类，也可应用于非线性分类; （2）通过调节核函数参数的设置，可将数 ...
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2017-07-20 10:24:02
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参考文献 从贝叶斯定理说开去 关键词：逆向概率；先验概率；后验概率 我所理解的贝叶斯定理--知乎专栏 关键词：医院病症检测中的真假阳性 似然与极大似然估计--知乎专栏 关键词：似然与概率的区别 ...
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2017-07-16 12:30:20
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1. 贝叶斯定理 条件概率公式： 这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理： 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了，其流程可以简单的用一张图来表示： 举个简单的例子来说，下 ...
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2017-06-23 15:49:51
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