贝叶斯分类器（二）：贝叶斯网与EM算法

最新推荐文章于 2025-09-12 13:36:59 发布
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#贝叶斯网 #EM算法

博客涉及贝叶斯网和EM算法相关内容，但具体内容缺失。贝叶斯网是一种概率图模型，EM算法是一种迭代算法，常用于含有隐变量的概率模型参数估计。

基于贝叶斯分类器的数据处理与MATLAB实现
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-03 1133
本章主要讨论贝叶斯理论。 对于一个分类器而言，我们考虑一个待分类的目标，任务就是将这个目标分类为c类。分类数c事先作为一个先验值，即已知值。每一个待分类的目标由一组特征值 x(i)，则构成一个 维特征向量，x=[x(1),x(2),……，x(n)] 。假设每一个待分类的目标能够由一组简单的特征向量表示，也就是该组特征向量只属于某一类。
[贝叶斯九]之EM算法
faiculty
02-27 1379
一、简单介绍 EM(Expectaion Maximization)算法(又称为期望最大化方法)是一种迭代算法，Dempster等人在1977年总结提出来的。简单来说EM算法就是一种含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计。EM算法的每次迭代由两步组成：第一是求期望，第二是求极大。EM算法在机器学习中有极为广泛的应用。如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model, 简称...
基于BIC、EM算法构建贝叶斯网
02-28
《机器学习》第七章后半部分代码，包括利用BIC、EM算法为基础构建贝叶斯网络，并利用吉布斯采样算法对实现对网络的“查询”。贝叶斯网络的构建采用了贪心算法。基于BIC、EM算法生成的贝叶斯网络没有进行较多验证，但从经验简单观察，应该具有一定正确性。
贝叶斯网络分类.m
05-16
通过贝叶斯网络对500组位置信息进行分类，位置信息一共分为4类，每类分类的正确率都达到90%以上
EM算法--基于贝叶斯
09-29
EM算法，基于贝叶斯的，matlab程序
贝叶斯分类器及EM算法
禾刀白水
01-06 860
有时间更新内容！
机器学习算法（九）EM和贝叶斯网络的结合 HMM模型
谦芊珺
07-26 1030
1、隐马尔可夫HMM模型一个隐马尔可夫模型可以表示为λ={A,B,π}\lambda=\{A,B,\pi\}具体就不说了，比较基本。2、HMM模型的三个基本问题1、概率计算问题：给定λ\lambda和观测序列{xi}\{x_{i}\},求P(xi|λ)P(x_{i}| \lambda)。主要方法是前向计算法或后向计算法2、学习算法问题：对于给定的一个观察值序列，调整参数λ，使得观察值出现的概率p(σ
机器学习贝叶斯分类器核心概念解析：涵盖贝叶斯决策论、最大似然估计与EM算法的应用详解
04-17
在机器学习领域中，贝叶斯分类器作为概率模型的一种，其核心原理是依据贝叶斯定理进行决策。贝叶斯定理是统计学中一个非常重要的定理，它描述了已知其他相关事件发生的条件下，某一事件发生的条件概率。在分类任务中...
精选资源
机器学习之贝叶斯分类器视频教学
06-09
贝叶斯分类器是机器学习的一个入门要点， 原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该...包括：贝叶斯决策论、极大似然估计、朴素贝叶斯分类器、半朴素贝叶斯分类器，贝叶斯网、EM算法等知识。
16、贝叶斯分类器与集成学习：原理、算法与应用
最新发布
potato的博客
09-12 25
本文深入探讨了贝叶斯分类器与集成学习的核心原理、关键算法及其实际应用。内容涵盖吉布斯采样和EM算法在贝叶斯推断中的作用，分析了从朴素贝叶斯到贝叶斯网络的分类器谱系，并详细介绍了集成学习中的Boosting、Bagging和随机森林方法。文章还讨论了组合策略、多样性度量与增强方法，结合偏差-方差分解解释不同技术的优势，最后总结了这些方法在医疗、金融和图像识别等领域的应用场景及实践注意事项。
第七章 贝叶斯分类器之EM算法1
08-08
在贝叶斯分类器的背景下，EM算法能够有效地解决部分数据缺失或者存在不可观测变量的情况。作为数据挖掘的十大经典算法之一，EM算法采用迭代的方式进行参数估计。 ### 8.1 EM算法的基本思想 EM算法的核心在于其迭代...
经典em算法代码（不基于贝叶斯网络工具箱）
10-02
曾经为了研究em算法，在网上搜寻了一个月的资料，也没有找到em算法的原代码，后来终于在一个资深教授那里找到相关资料，特地传上来和大家共享
EM算法详细简单解释
09-18
详细讲解EM算法 很简单易懂 没有废话 适合初学者 认真分析里面的内容
朴素贝叶斯分类流程图介绍
twnming的专栏
11-05 3796
1.1、摘要 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，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1.2、分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张，只是我们没有意
用EM算法进行简单贝叶斯网络的参数学习（python程序）
yuxiaoye03222的博客
05-11 4815
用EM算法进行贝叶斯网络的条件参数学习，建立一个简单的网络，网络来源西瓜书，我把模型简化了，只有3个特征。 其中色泽属性可取值为青绿1，乌黑2，浅白3；根蒂取值为蜷缩1，稍蜷2，硬挺3；敲声浊响1，沉闷2，清脆3；好瓜1，坏瓜2；数字是为了输入样本数据用的。 现在用EM算法进行网络的条件参数学习，先简单介绍一下EM算法。 概念： EM算法即最大期望算法，是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。 与极大似然估计关系： 极大似然估计是对服从已知分布的未知参数
贝叶斯网络、EM算法推导
ch18328071580的博客
07-07 3676
本章简要的介绍了贝叶斯分类器的拓展：贝叶斯网络和EM算法，并给出了简单的推导。
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)
Y__zz的博客
06-29 1287
贝叶斯网络
动态贝叶斯网络DBN
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tanzhangwen的专栏
12-05 3万+
贝叶斯网络 贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。对于贝叶斯网络，我们可以用两种方法来看待它：首先贝叶斯网表达了各个节
贝叶斯数据分析_统计学习方法 - EM算法解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录...
weixin_39616547的博客
11-26 259
本文包括：EM算法简介EM算法的直观解释EM算法的导出EM算法的步骤其它有关数据分析，机器学习的文章及社群1.EM算法简介：EM算法考虑的一个情况是，如果我们在收集数据时，因为某种原因，并没有将数据完全收集起来，而是漏掉了某个变量。一个在说明EM 算法时的经典场景是，我们在收集男生和女生的身高的时候，我们确实记录了抽取出来的样本的身高，却没有记录样本的性别，并且我们又希望模型中考虑到性别的差异，因...
深入解析贝叶斯分类器：机器学习视频课程
7. EM算法：一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的参数估计。EM算法通过两步迭代过程来逐步提高模型的似然度：E步（Expectation）估计隐变量，M步（Maximization）使用隐变量来最大化似然度。 8. 先验概率和后...
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