贝叶斯和条件概率的学习笔记

最新推荐文章于 2024-11-17 14:20:11 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-17 14:20:11 发布 · 212 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文深入探讨了贝叶斯概率的基本原理，包括其预测方法和在朴素贝叶斯分类器中的应用。通过实例解析，展示了如何利用贝叶斯公式进行概率计算，并提供了Python实现朴素贝叶斯算法的步骤，帮助读者理解和掌握这一重要的统计学习方法。

1、贝叶斯概率原理

      https://www.zhihu.com/question/288093713/answer/973065190

2、贝叶斯概率原理预测

      https://blog.youkuaiyun.com/czp11210/article/details/51161520?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-4.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-4.control

3、朴素贝叶斯及经典实例讲解

      https://blog.youkuaiyun.com/ddxygq/article/details/103046777?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-20.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-20.control

4、朴素贝叶斯公式算法

      https://blog.youkuaiyun.com/fisherming/article/details/79509025?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-2.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-2.control

5、贝叶斯公式/朴素贝叶斯分类器及python自实现

https://blog.youkuaiyun.com/qq_23590921/article/details/84310115

 

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)
Sodas的博客
02-26 1179
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。
学习笔记 | 条件概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式
大虎牙的博客
05-08 3742
定义 边缘概率（又称先验概率）：某个事件发生的概率。 边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率，而消去它们（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率），这称为边缘化（marginalization）。 比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。 联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(A∩B...
9篇前沿文章 | 一览肿瘤基因组及多组学思路
悟道西方
07-04 6003
文章1：Genomic basis for RNA alterations in cancer此篇文献已发在上期推文，本文增加了大量的解读和注释(灰色且斜体字)，用于辅助对原文的理解接收: 2019-12-11，Nature作者：PCAWG Transcriptome Core Group链接：doi.org/10.1038/s41586-020-1970-0摘 要 ...
第六章——机器学习（贝叶斯学习和决策树学习）
chy3232的博客
05-22 2071
一、贝叶斯学习 1.贝叶斯定理 贝叶斯定理用于求解以下问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知 P ( AB ）的情况下如何求得 P ( BA )。这里先解释什么是条件概率。 P ( AB ）表示事件 B 已经发生的前提下事件 A 发生的概率，称为事件 B 发生的条件下事件 A 的条件概率。其基本求解公式为 2.朴素贝叶斯分类 1）概念 贝叶斯分类是一类以贝叶斯定理为基础的分类算法的总称，朴素贝叶斯分类是其中之一，这里的“朴素”指各个特征之间是相互独立、互不影响的。主.
贝叶斯学习笔记
weixin_42013825的博客
11-03 537
一.贝叶斯 优点: 在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题.在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美 缺点: 对输入数据的准备方式比较敏感 适用数据类型: 标称型数据 贝叶斯需要解决的问题: 正向概率,逆向概率 正向概率: 假设袋子里面有N个白球,M个黑球,伸手摸一个球,摸出黑球的概率. 向上面那样,一直球的总树,求解摸球的概率. 逆向概率: 如果我们事先并...
机器学习算法——贝叶斯法（入门）
黎国溥
08-24 2479
贝叶斯来源 贝叶斯法则最初是一种用于概率论基础理论的归纳推理方法，但随后被一些统计学学者发展为一种系统的统计推断方法，运用到统计决策、统计推断、统计估算等诸多领域。 贝叶斯公式 定义一 假定某个过程有若干可能的前提条件，则表示人们事先对前提条件Xi出现的可能性大小的估计，即先验概率。 定义二 假定某个过程得到了结果A，则表示在出现结果A的前提下，对前提条件Xi出现的可...
贝叶斯概率推断(一):贝叶斯思维
机器会学习的博客
02-14 4051
贝叶斯思维 　　贝叶斯推断与传统的统计推断不同，贝叶斯推断保留不确定性，在贝叶斯派的世界观中，概率是我们对某一事件将要发生相信程度． 　　在传统的统计推断中频率派对概率的有不同的解释，频率派认为概率是事件在一段时间内发生的频率．比如火车事故的概率是指长期来看，发生事故的频率值．有些时候这样的解释是合乎逻辑的．但是对于那些没有长期频率的事件来说，就不太合乎逻辑．比如：选举，某某某候选人的获选概率...
先验概率、后验概率、贝叶斯公式_学习笔记
欢迎关注，共同进步！
05-08 3532
先验概率(prior probability)： 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为＂由因求果＂问题中的＂因＂出现的概率。 在贝叶斯统计推断中，不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。 例如，先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的概率分布。 未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。 后验概率(posterior probability)： 事情还没有发生，要求这件事情发生的可能性的大小，是先
贝叶斯分类器学习笔记
最新发布
2401_87126465的博客
11-17 786
对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，假设有N种可能的类别标记，y=｛c1，c2，...cN｝，是将一个真实标记为cj的样本误分类为ci所参数的损失。基于后验概率P(ci|x)可获得将样本x分类为ci所产生的期望损失。任务是寻找一个判断准则，以最小化总体风险：为最小化总体风险，只需在样本上选择哪个能使条件风险R(c|x)最小的类别标记，即h*称为贝叶斯最优分类器，对应的总体风险R(h*)称为贝叶斯风险。
有关贝叶斯概率和贝叶斯网络和贝叶斯因果网络的自习笔记
weixin_55703970的博客
08-31 2174
回校一周了，前段时间忙活着组会讨论班的事儿，然后安装了一个Ubuntu的双系统，暂时不想码代码先把一直好奇的贝叶斯网络了解下。[1][2] 贝叶斯概率 首先是贝叶斯概率。贝叶斯作为泥腿子颠覆了前人“事件发生概率非1即0”的僵硬思维（频率派）：[2] 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白.
朴素贝叶斯学习笔记完整版
07-08
本资源摘要信息涵盖了朴素贝叶斯学习笔记的完整版，涵盖贝叶斯分类的基本概念、贝叶斯定理、条件概率、朴素贝叶斯分类等知识点。 贝叶斯分类 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故...
独立事件与非独立事件，条件概率
热门推荐
jacke121的专栏
09-19 2万+
独立事件与非独立事件，条件概率
如何配置和测试ChatBot
来自IT的写字爱好者
11-01 1584
开发商机器人，主要要下载ChatBot包 在Python下下载Chatbot并不难，难的是Chatbot会依赖spacy包、NlTK包。 在Chatbot调用的spacy包的代码里，默认会用"en"这个短链接，来指向spacy下的英文、中文的语义包。 但是，如果不是用计算机管理员用户来执行下载spacy的包的命令，则创建不了“en短链接”，会报错： Creating a symlink in spacy/data failed OSError: [E050] Can't find mo..
大学计算机AI学习初步规划 202204
来自IT的写字爱好者
04-14 1486
大学计算机AI学习初步规划 202204 人工智能领域的前沿技术研究 1、机器学习、深度学习、语义分析、NLP TensorFlow\Pytorch\MXNET\Caffe，CNN/RNN/LSTM/VAE 2、线性代数、统计和概率学、数据挖掘 3、计算机视觉、语音&音频处理：OpenCV 图形图像：六自由度视频、三维重建、语义分割、视频分析、图像生成（GAN）等 4、增强现实、物理引擎：视觉引擎，虚拟现实引擎仿真 力学：力学、受力、动力，力学仿真（含微力学） 5、推荐系统、计算广告、搜索引擎
人工智能流派
来自IT的写字爱好者
06-21 1375
1、人工智能各学派简介：符号主义，连接主义，行为主义 https://blog.youkuaiyun.com/u011531010/article/details/52935348?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162428014416780366544285%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=1
如何下载Python的机器学习包
来自IT的写字爱好者
11-01 1105
如何下载Python的机器学习-自然语义处理包NLTK 1、打开Ptyhon命令行 2、下载nltk pip install nltk 3、允许nltk下载器 import nltk nltk.download() 4、在下载器界面里，选择“all”，下载全部文件 5、因为下载国外网站的大文件很慢，也可以设置代理服务器 >>> nltk.set_proxy('http://proxy.example.com:3128', ('USERNAME', 'PASSWORD.
Python环境问题-安装和下载包时遇到超时ReadTimeoutError
来自IT的写字爱好者
10-28 822
Python按照包的时候，有时候会因为ReadtimeoutErro发现下载不了的问题（超时）。 这个时候，一般要通过国内镜像来下载。从网上找了点资料，记录一下。 ——————镜像下载的常用格式 pip install -i https://pypi.douban.com/simple XXX pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edut.cn/simple XXX pip install -i http://pypi.mirrors.ustc.
Python、机器学习和量化开发环境
来自IT的写字爱好者
11-06 635
环境安装
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值