贝叶斯公式（机器学习）说明

最新推荐文章于 2024-08-01 15:18:39 发布
转载 最新推荐文章于 2024-08-01 15:18:39 发布 · 335 阅读 · 0

此摘要提供关于博客内容的关键信息，忽略信息技术无关的内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0ODcxODk5OA==&mid=2247492071&idx=2&sn=0159e6b318f7f90b6692f2228e5fa310
贝叶斯网络的机器学习融合
AI天才研究院
07-23 1380
贝叶斯网络的机器学习融合 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词 贝叶斯网络，机器学习，数据融合，不确定性建模，推理，决策 1. 背景介绍
贝叶斯统计与机器学习的融合
AI天才研究院
12-24 236
贝叶斯统计和机器学习是两个相互关联的领域，它们在现实生活中的应用非常广泛。贝叶斯统计是一种基于概率的推理方法，它的核心思想是利用已有的信息来推断未知的事实。机器学习则是一种通过计算机程序自动学习和改进的方法，它的目标是使计算机能够从数据中学习出某种模式或规律。在过去的几十年里，贝叶斯统计和机器学习分别发展在各自的领域，它们之间的联系并不明显。然而，随着数据量的增加和计算能力的提高，贝叶斯统计和机器学习的融合成为可能，这种融合为我们提供了更强大的工具，以解决复杂的问题。
【转】数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法
孟劳(Java)
06-28 2162
原文链接：http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后
贝叶斯公式与机器学习
09-05
贝叶斯理论是深度学习机器学习领域中重要的一个理论支撑，这个文档是不错的参考。
关于机器学习中贝叶斯学习（Bayesian Learning）计算公式的理解
老猿Python
04-13 1654
本文详细介绍了贝叶斯学习（Bayesian Learning）计算公式的各个组成因子的含义及所代表的意义，贝叶斯学习基于贝叶斯定理和概率论的原理计算在给定数据条件下模型的后验概率，并应用这个原理进行模型的估计以及对数据的预测。
机器学习之——朴素贝叶斯算法
m0_63916929的博客
11-20 670
贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则，是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（先验概率）进行修正的标准方法。贝叶斯算法是一种强大的统计学方法，在机器学习中有着广泛的应用，特别是在分类、预测和推理等任务中。
机器学习——朴素贝叶斯算法
m0_64212754的博客
11-17 480
代码中遇到的错误：1.在加载数据集的时候，文件路径格式不正确：在spamTest函数中，文件路径的格式不正确，应该是和而不是和。这种小细节应该注意，不再犯这种低级错误2.textParse函数中的变量名错误，查看错误后，在textParse函数中，变量应该为小写，即。Python是区分大小写的，因此这个错误可能导致函数无法正常工作。数据预处理：收集垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集。每封邮件需要被转换为特征向量建立词汇表：遍历所有训练样本的文本内容，提取其中的单词，并构建一个词汇表。
机器学习之贝叶斯方法
qq_42538588的博客
08-01 1766
共轭分布的定义是指，如果先验分布和后验分布属于同一分布族，则称该先验分布为共轭先验分布。二项分布与Beta分布：如果似然函数是二项分布，则选择Beta分布作为先验分布。二项分布的参数是成功概率(p)，其先验分布Beta(a, b)的参数更新如下：其中，(k)是成功的次数，(n)是实验的总次数。正态分布与正态分布：如果似然函数是正态分布，则选择正态分布作为先验分布。
基于机器学习贝叶斯算法实现垃圾邮件分类python源码+项目说明+数据集.zip
05-29
基于机器学习贝叶斯算法实现垃圾邮件分类python源码+项目说明+数据集.zip个人经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分98分。主要针对计算机相关专业的正在做大作业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为...
机器学习——贝叶斯定理
weixin_74731967的博客
05-14 3602
人对某一事件未来会发生的认知，大多取决于该事件或类似事件过去发生的频率。这就是贝叶斯定理的数学模型，它最早由数学家托马斯·贝叶斯提出。贝叶斯生活在18世纪，他是一位牧师。1763年，他发表了论文《论有关机遇问题的求解》，提出了一种解决问题的框架思路，即通过不断增加信息和经验，逐步逼近真相或理解未知。这种思想奠定了贝叶斯理论的基础。贝叶斯定理的过程可以归纳为：“过去经验”加上“新的证据”得到“修正后的判断”。它提供了一种将新观察到的证据和已有的经验结合起来进行推断的客观方法。
机器学习-贝叶斯公式
帅泽泽的博客
11-20 885
1. 贝叶斯公式 在已知B事件发生的情况下A事件发生的概率。本身最直观的形式是 即AB两事件的交集除以B事件发生的概率 最简单的理解方法就是画图: 如图所示，A和B为样本空间S中两个存在交集的事件。假设面积对应事件发生的概率，P（S）=1, P（A）= 0.3，P (B) = 0.4,P(A∩B)=0.1 前提为B事件发生，那么我们只需要关注B事件发生后的情况，如图 阴影部分是A和B事件的交集。它占B事件的比例即为贝叶斯公式所描述的概率 0.1/0.4=1/4 2.个人理解： P(A∩B)=P(B|
机器学习算法之朴素贝叶斯（Naive Bayes）--第一篇
热门推荐
踩风火轮的乌龟
04-25 2万+
引言先前曾经看了一篇文章，一个老外程序员写了一些很牛的Shell脚本，包括晚下班自动给老婆发短信啊，自动冲Coffee啊，自动扫描一个DBA发来的邮件啊， 等等。于是我也想用自己所学来做一点有趣的事情。我的想法如下： 首先我写个scrapy脚本来抓取某个网站上的笑话 之后写个Shell脚本每天早上6点自动抓取最新的笑话 然后用朴素贝叶斯模型来判断当前的笑话是否属于成人笑话 如果是成人笑话，用脚本把它
贝叶斯公式的机器学习理解视角
拾贝壳
12-03 404
继续分析例题 吸毒者检测 假设一个吸毒检测器的准确率为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。假设某公司将对其全体雇员进行一次鸦片吸食情况的检测，已知0.5%的雇员吸毒。我们想知道，每位检测呈阳性的雇员吸毒的概率有多高？令 D 为雇员吸毒事件，~D 为雇员不吸毒事件，+为检测呈阳性事件。 用离散贝叶斯定理对一个例子...
机器学习笔记之分类算法（二）朴素贝叶斯
Chere_xy的博客
07-15 511
公式推导： 优点： （1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有稳定的分类效率。 （2）对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，我们可以一批批的去增量训练。 （3）对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。 缺点： （1）理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下...
贝叶斯公式的理解——机器学习算法（一）
林洪炳的日常技术积累
02-19 1万+
贝叶斯公式作为数学中最有趣的公式之一，其简洁强大实用的特性在现实生活中使用了两百多年，将人类的思维模式用数学来表达出来，堪称上帝的公式。 本篇文章面向学了贝叶斯公式但没学懂的童鞋，如果你还对贝叶斯公式存在困惑，或许看了本文就理解了。对于只想简单了解贝叶斯公式的童鞋，本文也足够了。 在没有学过概率论的童鞋，思维模式大多是正向思维。什么是正向思维？有一个很典型的例子就是，有一个黑箱
统计机器学习-贝叶斯公式
qq_43613793的博客
03-08 859
概率论的两大基本规则： 加法规则：P(X)=∑YP(X,Y)P(X)=\sum_Y P(X,Y)P(X)=Y∑​P(X,Y) 乘法规则：P(X,Y)=P(Y)P(X∣Y)=P(X)P(Y∣X)P(X,Y)=P(Y)P(X|Y)=P(X)P(Y|X)P(X,Y)=P(Y)P(X∣Y)=P(X)P(Y∣X) 演化得： 贝叶斯公式: P(Y∣X)=P(X∣Y)P(Y)P(X)P(Y|X)=\frac {...
【模式识别与机器学习】贝叶斯公式
Harry的专栏
07-03 7844
1 贝叶斯公式 设x是个随机变量，表示为鱼的光泽度，w1、w2分别表示鲈鱼和鲑鱼。已知的先验概率为p(w1)+p(w2) = 1。 P(x | w) 表示类别状态为w时的x的概率密度函数，有时也称为状态条件概率密度。因此，p(x | w1)与p(x | w2)之间的区别就表示了鲈鱼与鲑鱼间光泽度的区别。如图2.1 在通过观察和测量（这在实际应用中，可以通过训练语料的出），发现了一
贝叶斯公式在机器学习的应用
最新发布
03-19
贝叶斯公式是一种用于计算条件概率的重要工具，在机器学习领域具有广泛的应用价值。它能够帮助我们解决逆向概率问题，即将难以直接求解的条件概率 \( P(A|B) \) 转化为更容易获取的概率形式 \( P(B|A) \)[^5]。 ...
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