神经网络与机器学习笔记——贝叶斯分类器

最新推荐文章于 2024-11-23 11:00:00 发布
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#神经网络 #贝叶斯分类器

本文深入探讨了在高斯假设下，贝叶斯分类器如何简化为线性分类器，并解释了感知器的线性特性与其无关性。

高斯环境下贝叶斯分类器退化为线性分类器，与感知器形式一样，但是感知器的线性特性并不是由于高斯假设而引起的。

贝叶斯分类器：

高斯分布下的贝叶斯分类器

更多关于神经网络笔记见我的专栏：神经网络与机器学习笔记

周志华机器学习西瓜书 第七章 贝叶斯分类器-学习笔记(超详细)
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缺点也是显然的：如果数据量较大，拉普拉斯修正可能会引入过多的平滑，导致概率估计不够准确、对于某些特定问题，可能需要调整平滑参数（如加的常数不一定是1）、而且拉普拉斯修正实际上是假定了属性与类别的均匀分布，这是额外引入的偏差，因为本身可能本身不是均匀的，所以这个要注意，实际问题是否是均匀的，若是不均匀可以调整所加的常数，调整偏差。是主观的，只是随着新证据的发现去不断的更新对概率的"信念值"。"，即频率 主义认为概率是"事件"，在大量重复性实验中所发生的频率，就会逼近真实的概率，涉及到极限的概念，是客观的。
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第五章神经网络 5.1神经元模型 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即“简单单元”。 在“M-P神经元模型“中，神经元接受收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号经过带权重的连接进行传递，神经元接收到的总输入值将于神经元的阈值进行比较比较，然后通过”激活函数“处理以产生神经元的输出。 激活函数有两种：阶跃函数和sigmoid函数。由于阶跃函数具有不连续、不光滑的...
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贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别贝叶斯分类器由概率统计得出，和神经网络都需要经过训练得到相应的分类的功能，如果非要说区别的话就是结构上的区别，神经网络通过高阶级数或者几何空间逼近，无数多的节点构成了非常复杂的数据相关性，而贝叶斯分类器则通过每个模式(事件几何用c语言写一个神经网络分类器大概要多少行代码BF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有...
【机器学习西瓜书学习笔记——贝叶斯分类器】
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贝叶斯网络，又称信念网络，或有向无环图模型，是一种系统地描述随机变量之间关系的语言。DAG中节点表示随机变量，边表示变量之间的依赖关系。条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。从不完全数据或有数据丢失的数据集（存在隐含变量）中求解概率模型参数的最大似然估计方法。
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贝叶斯神经网络分类器matlab,基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的句子分类模型...
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所以p(tag1,tag2,tag3...|type1)=p(tag1|type1)*p(tag2|type1)*p(tag3|type1)*p(...|type1),也就是说，我们可以计算每一个tag，在type1书籍的所有tag中出现的概率，然后将它们乘起来，就得到我们想要的p(tag1,tag2,tag3...|type1)；五是存在可解释性问题，由于内部的参数共享和复杂的特征抽取与组合，很难解释模型到底学习到了什么，但出于安全性考虑以及伦理和法律的需要，算法的可解释性又是十分必要的。
第三章 感知器与贝叶斯分类器的关系（本文摘自《神经网络与机器学习》，仅供学习参考）
moge19的专栏
04-29 853
1 贝叶斯分类器在高斯环境下，贝叶斯分类器退化为线性分类器，这与感知器采用的形式是一样的。
贝叶斯分类器
eli的博客
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概率和统计学作为数学中重要的一支，同样在机器学习中占据中重要的地位。读者们将在本公众号接下来的文章里陆续接触到贝叶斯分类器、贝叶斯网络（概率图模型）、蒙特卡罗方法、隐马尔可夫链。今天先来捏一个最软（简单）柿子—贝叶斯分类器。 贝叶斯分类算法是统计学中的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(NaïveBayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。本文内容包括 贝叶斯定理 朴素贝叶斯分类
机器学习—贝叶斯分类器
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本篇文章主要介绍了基于贝叶斯定理的分类方法——贝叶斯分类器、（半朴素&）朴素贝叶斯分类器及其方法原理，还简要介绍了贝叶斯网。
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【机器学习】贝叶斯分类器 | 分类器基本原理，朴素贝叶斯，半朴素贝叶斯，贝叶斯网
专注于人工智能的算法与应用
03-12 1955
在学习贝叶斯分类器的过程中​ 我们的学习本质上是对于众多的属性，x1,x2,x3 到一个结果分类y，线性分类器什么的是训练集拟合一个函数从众多属性x到y，SVM是学习一个分界线划分不同的y对应的x，而贝叶斯分类器本质上是对数据集观测做统计结果从而对未知的属性进行预测​ 传统机器学习果然就是手工提取特征，就是比如属性之间的依赖关系也得靠我们人工设计，甚至会有很多的假设。
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dnn_factor是由损失函数计算得到的网络整体损失的系数，bnn_factor是每个贝叶斯层的KL散度的系数，这两个参数是用来平衡网络整体损失和贝叶斯层的KL散度的，防止KL散度的值过大掩盖了网络整体损失。但是，由于神经网络是一个黑箱模型，人们难以理解它的内部工作机制和决策过程，因此很难证明黑箱模型的决策是正确的且难以控制和避免其异常行为，无法应用在自动驾驶和医疗决策等高风险领域。在贝叶斯神经网络的学习过程中，模型的权重参数是基于我们已知的和可以观察到的信息推导得到的。...
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