机器学习贝叶斯公式为什么分母不考虑

最新推荐文章于 2024-05-28 17:07:08 发布
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x是给定的，也就是说分母p(x)是一个常数，等式左边能不能取到最大值只与等式右边的分子有关系，于是分母就被扔掉了 

机器学习：朴素贝叶斯模型算法原理（含实战案例）
阿极的博客
03-13 6995
朴素贝叶斯模型是一种非常经典的机器学习模型，它主要基于贝叶斯公式，在应用过程中会把数据集中的特征看成是相互独立的，而不需考虑特征间的关联关系，因此运算速度较快。相比于其他经典的机器学习模型，朴素贝叶斯模型的泛化能力稍弱，不过当样本及特征的数量增加时，其预测效果也是不错的。
机器学习算法的另一个分支-贝叶斯算法原理（贝叶斯要解决什么问题）
JamesSwifte的博客
03-28 934
1. 贝叶斯：英国数学家。1702年出生于伦敦，做过神甫。贝叶斯在数学方面主要研究概率论.对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。2. 贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章3. 生不逢时，死后他的作品才被世人认可。
【晨读算法】为什么经常看到使用朴素贝叶斯公式的时候把分母忽略了？
wzk4869的博客
09-18 610
【晨读算法】为什么经常看到使用朴素贝叶斯公式的时候把分母忽略了？
朴素贝叶斯：分母相对于所有类别为常数
SZU_Hadooper的博客
08-13 2261
朴素贝叶斯
贝叶斯公式理解
aslzd123的博客
09-29 499
条件概率理解：在发生一件事的条件下发生另一件事的概率。就是一个典型的条件概率，分母是治疗的人数。贝叶斯公式就是我们已经知道一件事情发生了，然后去求条件发生的概率，就像我们知道了一个人有车然后我们可以去求它是中产，高产，低产的概率。分母为全概率公式，分子为A和Bj同时发生的概率 ，分母是一个人有车的概率，分子是既是中产又买车的概率。分子乘以一个 所有的人数就好了，就可以容易的理解其求得是所有人里面既是中产又有车的人数。分母是有车的人数也乘以一个总人数就能很好求出下面是所有的人中有车的人数。
简单易懂的贝叶斯公式
hys_20151228的博客
10-11 1678
关于贝叶斯公式相信大家都不陌生，也经常能在网上看到关于它的介绍，但大多都专业性太强了，一些专业名称解释不够通俗易懂，所以想写一篇简单易懂的博文跟大家分享一下，我对贝叶斯的理解，希望大家能指点一下。 我们先看看关于贝叶斯公式：      （1） 其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。  为完备事件组，即   由于A1,….An是一个完备事件，所以公式的分母的等于P(B)。 举...
贝叶斯公式的简单理解
weixin_44305115的博客
08-16 1503
作者是看了csdn的一篇关于贝叶斯公式的博客结合自己的学习体验，于是想到了自己也可以适当输出一下，以作巩固，并把自己的理解添加进去以启迪后来者。 先写出几个基本概念： 1，联合概率： 联合概率指的是包含多个条件且所有条件同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)或P(a,b) 2，边缘概率： 边缘概率是与联合概率对应的，P(X=a)或P(Y=b)，这类仅与单个随机变量有关的概率称为边缘概率 ...
机器学习——贝叶斯分类
m0_74238225的博客
05-28 1028
然而，它也有一个明显的局限性，就是对特征条件独立的假设在实际问题中并不总是成立，因此在面对高维度、相关性较强的数据时，朴素贝叶斯分类器可能表现不佳。具体地，设特征向量为 X = (x1, x2, ..., xn)，类别集合为 C = {c1, c2, ..., ck}，我们的目标是计算在给定特征向量 X 的条件下，属于每个类别的概率 P(ci|X)，然后选择具有最大后验概率的类别作为样本的分类结果。基于上述假设，我们可以计算出每个类别的后验概率，并选择具有最大概率的类别作为样本的分类结果。
南大出品 机器学习基础入门教程 机器学习导论 第07章 贝叶斯分类器 共23页.pdf
07-18
### 南大出品 机器学习基础入门教程 机器学习导论 第07章 贝叶斯分类器 #### 知识点概述 本章节主要介绍了贝叶斯分类器的相关概念及其在机器学习中的应用。从概率框架下的决策理论出发，深入浅出地解释了贝叶斯...
机器学习——贝叶斯定理
RRie1的博客
06-03 986
贝叶斯定理 由来 古典概率学派认为概率是客观存在的，而贝叶斯学派认为概率是一个人对于一件事的信念强度，概率是主观的。 定义 贝叶斯定理 换一种更便于理解的公式陈列方式： P(类别∣特征)=P(特征∣类别)P(特征)P(特征) P(类别|特征) = \frac{P(特征|类别)P(特征)}{P(特征)} P(类别∣特征)=P(特征)P(特征∣类别)P(特征)​ 朴素贝叶斯 P（H∣X）=P(X∣H)P(H)P(X)P(X∣H)=P(X1∣H)P(X2∣H)...P(Xn∣H)=P(X1∣H)P(X1)P(
个人理解--贝叶斯公式
LawGeorge的博客
03-17 2101
一、条件概率定义 假设A和B是样本空间中的两个集合，我们可以很清楚的明白P(A)和P(B)分别代表集合A与集合B的概率，以及是两个集合交集的概率，即两个事件同时发生的概率。但是注意，凡是形式为P(x)的都是概率，背后本质是一个比值，那么就会有分子与分母...
贝叶斯定理----
qq_43701213的博客
11-16 645
贝叶斯公式 贝叶斯公式描述的是已经确定B发生的情况下，Ai发生的概率 已知样本空间Ω，B为事件，A1，A2，，，Ai为Ω的一个划分，事件B在不同划分中发生的概率不同。贝叶斯公式的分母为全概率公式，即事件B发生的概率。 P(Ai|B)=(Ai发生的概率)*(Ai情况下B发生的概率)/(事件B发生的概率) 几个概念 先验概率(prior probability)：统计得到的或者自身依据经验得到的已知概率 后验概率：已经发生了某事，“由果求因”确定是哪个原因引起的。后验概率的计算要以先验概率为基础 似然概率：
机器学习笔记：贝叶斯算法(一)
望月思灵
09-29 2637
有关贝叶斯定理和贝叶斯公式的推导过程，在阮一峰大神的博客里的《贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介》写得非常全面，简洁明了。下面是我的个人笔记总结：贝叶斯定理基于假设的先验概率，给定假设下观察到的不同数据的概率，提供了一种计算后验概率的方法。 先验概率：由以往的数据分析得到的概率。 后验概率：得到信息之后再重新加以修正的概率。在人工智能领域是非常有代表性的不确定性知识表示和推理方法。条件概率
学习总结——贝叶斯方法
04-19 1万+
参考： 1. 数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法 http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 2. 阮一峰总结的这两篇《贝叶斯推断及其互联网应用》 http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html http://w
贝叶斯公式的理解
糖小冰的窝
02-09 4万+
作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/21134457/answer/169523403来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。最近我自己在学习一些关于机器学习的东西，目前学到了贝叶斯统计这一块，我觉得很感兴趣，于是便找了一些资料看了看，在自己琢磨一段时间后，写了一篇博客，原文地址：机器学习(一) —— 浅谈贝叶斯和...
教你如何理解贝叶斯公式
豪气冲天
12-20 1万+
  贝叶斯公式 定理贝叶斯的英文概率论中的一个定理，跟它随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。 下面是贝叶斯的公式： 其中P（A | B）。是指在事件乙发生的情况下事件甲发生的概率其中甲代表的是所属的类别（Y），B代表的是特征（x）的 在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称： P（A | B）是已知B发生后A的条件概率，也由于得自B的取值而被称作A的后验概率。 P（A）是A...
带你彻彻底底搞懂朴素贝叶斯公式
热门推荐
刘明的博客
03-10 9万+
本文参考了该博客的实例，但该博客中的朴素贝叶斯公式计算错误，评论中的也不对，所以，重新写一篇。一. 朴素贝叶斯      朴素贝叶斯中的朴素一词的来源就是假设各特征之间相互独立。这一假设使得朴素贝叶斯算法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。    首先给出贝叶斯公式：    换成分类任务的表达式：     我们最终求的p(类别|特征)即可！就相当于完成了我们的任务。     则，朴素贝特斯公式...
全概公式和贝叶斯公式的理解
Bing's Blog
10-04 7万+
条件概率首先，理解这两个公式的前提是理解条件概率，因此先复习条件概率。P(A|B)=P(AB)P(B)P(A|B) ={ P(AB)\over P(B)}理解这个可以从两个角度来看。 第一个角度：在B发生的基础上，A发生的概率。那么B发生这件事已经是个基础的条件了，现在进入B已经发生的世界，看看A发生的概率是多少。那么分子就是B发生A也发生，分母就是B这个世界发生的概率了。分母如果是1，那么成了什
朴素贝叶斯算法 — 超详细公式讲解+代码实例
小牛肉的博客
08-19 7万+
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练集，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（朴素贝叶斯法这种通过学习得到模型的机制，显然属于生成模型）；然后基于此模型，对给定的输入 x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。 学习朴素贝叶斯算法之前，我们先搞定下面这些基本概念和数学公式
机器学习 朴素贝叶斯例题
最新发布
01-05
##### 步骤三：应用贝叶斯公式 最后利用贝叶斯法则来更新我们的信念，从而得出最终结论。具体来说就是比较两种可能性哪个更大： \[ P(C_k|x_1,x_2,...,x_n)=\frac{P(C_k)\prod^n_{i=1}P(x_i|C_k)}{\sum^K_{j=1}[P(C...
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