贝叶斯

最新推荐文章于 2025-05-12 18:00:00 发布
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本文介绍了贝叶斯公式的两个关键应用：一是将其视为全概率公式；二是通过该公式可以将难以直接计算的条件概率转化为更易于处理的形式。这有助于理解和解决实际问题中的条件概率计算难题。

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（1）贝叶斯公式从分母上说，是一个全概率公式。

（2）把x关于y的后验概率，转换成了y关于x的后验概率和先验概率，简单说，把不好计算的条件概率转换为好计算的条件概率

贝叶斯线性回归（贝叶斯学派）
qq_36013249的博客
05-06 2352
前言 极大似然线性回归中，我们使用线性高斯判别模型，似然函数为： p(Y∣X,θ,β)=∏i=1nN(yi∣θTΦ(xi),β−1)p(Y|X,\theta,\beta)=\prod_{i=1}^n\mathcal{N}(y_i|\theta^T\Phi (x_i),\beta^{-1})p(Y∣X,θ,β)=i=1∏n​N(yi​∣θTΦ(xi​),β−1) 其中Φ(xi)\Phi (x_i)...
静态、动态贝叶斯网络-GeNIe软件建模 贝叶斯网络模型建立指导:包括条件概率表(CPT)的设定方法(二态或者多状态均可)，软件的使用方法动态贝叶斯网络，分析方法等 如何构建贝叶斯的结构，以及如何
03-14
贝叶斯网络是一种基于概率推理的图形化模型，它能够对不确定性进行推理、学习和预测，广泛应用于风险评估、决策支持、数据挖掘等领域。GeNIe软件是支持贝叶斯网络建模与分析的工具之一，它具备直观的图形界面，方便...
贝叶斯公式的转换
weixin_30247159的博客
11-01 324
对条件概率可以天然地引入贝叶斯公式作进一步的转换。 1. 引入辅助变量 由边缘概率的定义可知： P(B|D)≡∫∞−∞P(B,p|D)dp 对 P(B,p|D) 做进一步的展开，又有： P(B,p|D)=P(B,p,D)P(D)=P(B|p,D)⋅P(p,D)P(D)=P(B|p,D)⋅P(p|D) 进一步，对 P(p|D) 这一条件概率...
贝叶斯算法
最新发布
m0_73776435的博客
05-12 567
贝叶斯算法是一类基于贝叶斯定理的机器学习算法，它们在分类任务中表现出色，尤其在处理具有不确定性和 probabilistic 关系的数据时具有独特优势。本文将深入探讨贝叶斯算法的核心原理、主要类型以及实际应用案例，带你领略贝叶斯算法在概率推理领域的魅力。
贝叶斯变换
jindaxiaoooo的博客
09-28 2197
基础概念： （1）联合概率 P(AB)或者P（A,B）：在整个事件中，A,B同时发生的概率。 （2）条件概率 P（A|B）：在B发生的情况下，A发生的概率。 P（B|A）：在A发生的情况下，B发生的概率。 （3）边缘概率 P（A）：整个事件中，A发生的概率 P（B）：整个事件中，B发生的概率 （4）联合概率、条件概率、边缘概率的关系 在整个事件中，共有以下五种情况： X=1,Y=1; X=2,Y=1; X=1,Y=2; X=2,Y=2 X=3,Y=1; 定义：A事件为X=1；B事件为Y=2 P(A|B)=1
贝叶斯线性回归
yunxinan的专栏
12-07 610
关于deep Learningbook第五章120页5.71和5.72的有关解释： 这个问题的研究思路是我们拿到一组数据后数据本身中包含着概率密度函数，但是这个函数的形式我们是不清楚的，所以要使用概率密度分布的方法从数据中估算出来，在这个过程需要求得的两个是：概率密度函数的形式（高斯分布、瑞利分布）和概率密度函数的参数（均值、方差）。 求解首先要知道数据本身是连续还是离散的，也就是要把数据是否是
朴素贝叶斯、线性判别准则、平方判别准则（代码，附测试样例）
To_be_thinking的博客
07-26 1113
朴素贝叶斯、线性判别准则、二次判别准则的概率统计原理请看这一篇https://blog.youkuaiyun.com/To_be_to_thought/article/details/81223561 围绕上一篇原理部分用python编码如下： import numpy as np import math from matplotlib import pyplot as plt from sklear...
稀疏贝叶斯学习的代码 稀疏贝叶斯学习的代码
04-25
稀疏贝叶斯学习是一种机器学习方法，它在处理高维数据时表现出色，尤其适用于特征空间庞大的情况。这种方法的核心思想是通过引入正则化项来鼓励模型参数的稀疏性，即大部分参数接近于零，只保留少数对预测有显著影响...
使用贝叶斯优化的matlab代码案例
02-06
在机器学习和优化领域，贝叶斯优化是一种有效的全局优化方法，尤其适用于高维度和黑盒函数优化问题。MATLAB作为一种强大的数值计算环境，提供了实现贝叶斯优化的工具和库。下面，我们将深入探讨贝叶s斯优化的基本...
SBL.rar_SBL_sbl贝叶斯_基于SBL_稀疏贝叶斯_稀疏贝叶斯SBL
07-15
《SBL：稀疏贝叶斯学习在窄带信号波达方向估计中的应用》 稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，SBL）是一种在机器学习和信号处理领域广泛应用的理论框架，它结合了贝叶斯统计和稀疏表示的概念，旨在从大量...
FullBNT-1.0.4.rar_工具箱_贝叶斯_贝叶斯工具箱
09-24
《全面解析FullBNT-1.0.4：一个强大的贝叶斯统计工具箱》 在数据科学和机器学习领域，贝叶斯方法扮演着至关重要的角色，它为我们提供了理解和处理不确定性问题的强大框架。FullBNT-1.0.4是一款专为MATLAB设计的工具...
贝叶斯方法
05-25
书名：Think Bayes：Bayesian Statistics Made Simple 作者：Allen B. Downey. etc.
【贝叶斯分析④】线性回归
qq_32464407的博客
07-31 747
代码地址：https://github.com/ChengJiacheng/bayesian-analysis/blob/master/LR.py 线性回归是统计学习中的常见问题，即求解线性模型y=α+βx中的参数α、β。通常的做法是最小二乘法（最小均方误差法），将参数估计问题（the problem of estimating α and β）转化成了一个最优化问题（an optimizati...
贝叶斯线性回归/贝叶斯脊回归
wanghailong000的博客
11-29 2986
参考资料： 1、http://blog.youkuaiyun.com/daunxx/article/details/51725086 2、http://blog.youkuaiyun.com/dark_scope/article/details/8558244 3、http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a72f8250101eln3.html
【机器学习】贝叶斯线性回归模型
artzers的专栏
04-21 9920
假设当前数据为X,回归参数为W，结果为B，那么根据贝叶斯公式，可以得到后验概率: ，我们的目标是让后验概率最大化。其中pD概率是从已知数据中获取的量，视为常量；pw函数是w分布的先验信息。 令：   求l函数最大化的过程称为w的极大似然估计（ML），求pie函数最小化的过程称为最大后验估计（MAP）。ML没有利用w的先验信息，因此结果不如MAP好。MAP和ML计算得到的W 的结果可能不
1.2贝叶斯线性回归模型
人工智障仁波切
09-02 1579
目录 [TOC] 线性回归模型已经在1.1章节中详细定义，这里不重复例举。 1.2为什么用贝叶斯线性回归 1.2.1最大似然估计（MLE） 1.2.2最大后验（MAP） 1.2.3 贝叶斯...
机器学习：贝叶斯总结_3：线性回归和贝叶斯回归
LandscapeMi
04-03 4094
线性回归的基函数模型 y(x,w)=w0+w1x1+......+wDxDy(x,w)=w_0+w_1x_1+......+w_Dx_D y(x,w)=w0+∑M−1j=1wjϕj(x)y(x,w)=w_0+\sum_{j=1}^{M-1}w_j \phi_j(x) ϕj(x)：是基函数\phi_j(x)：是基函数 基函数：多项式；高斯；sigmoid函数 基函数还可以是傅里叶基函数 最大似然与
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