概率图模型——贝叶斯网络
贝叶斯网络贝叶斯网络又称为信度网络或信念网络（belief netwroks），是一种基于概率推理的数学模型，其理论基础是贝叶斯公式。定义贝叶斯网络由一个有向无环图和一个条件概率表组成。无环图中的结点表示随机变量，有向边表示条件依赖关系。两个结点没有连接关系表示两个随机变量能够在某些特定的情况下条件...
机器学习-->贝叶斯网络
本篇博文主要总结贝叶斯网络相关知识。复习之前的知识点相对熵相对熵，又称互熵，交叉熵，鉴别信息，Kullback 熵，Kullback−Leible 散度等 。设p(x)、q(x) 是X 中取值的两个概率分布，则p 对q 的相对熵是 : D(p||q)=∑xp(x)logp(x)q(x)=Ep(x)l...
朴素贝叶斯分类
关注微信号夫子程序社，更多精彩什么是分类？ 对于分类问题，我们并不陌生。日常生活中我们经常有意或无意的进行分类。当一辆保时捷从你面前飞驰而过，你可能会想“车主是个有钱人”；当一部电影是周星驰主演，你可能会想“这是一部搞笑电影”。 我们为什么能进行分类呢？这是因为我们之前已经学习到相关的知识：豪车很贵...
贝叶斯神经网络（5）- 图像处理bayes-CNN
本文内容主要总结自coursera课程Bayesian Methods for Machine Learning一、无偏估计百度：无偏估计是用样本统计量来估计总体参数时的一种无偏推断。估计量的数学期望等于被估计参数的真实值，则称此此估计量为被估计参数的无偏估计，即具有无偏性，是一种用于评价估计量优良...
贝叶斯先验概率和后验概率
前言：贝叶斯公式究竟是什么意思，在现实中的含义是什么，什么是先验概率，什么是后验概率？问题：如下图所示：在一个群体中，有20个人。感冒5人，流感6人，脑膜炎4人，脑瘫3人，正常2人。以B为例，解释一下。B表示感冒，感冒人数是5人，其中2人头疼。现在问题是：当一个人头疼，判断这个人是感冒的概率？解答：...
朴素贝叶斯算法综述
朴素贝叶斯（Naive Bayers）是一种基于概率统计的分类方法。朴素贝叶斯在条件独立假设的基础上，使用贝叶斯定理构建算法，在本文处理领域有广泛的应用。条件独立假设：用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的。朴素贝叶斯方法实际上学习到的是生成数据的机制。贝叶斯定理（Bayes theorem）...
贝叶斯网络与EM算法
贝叶斯网与EM算法一、贝叶斯网贝叶斯网络亦称为“信念网”，他借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布。具体来说，一个贝叶斯网B由结构G和参数θθ两部分构成，即B=(G,θ)B=(G,θ)网络结构G是一个有向无环图，其每一个节点对应于一个属性，若两个属性有直接依...
Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
目录 前言 算法提出背景： 贝叶斯算法特点： 一、贝叶斯定理 二、朴素贝叶斯分类模型 1、朴素贝叶斯分类模型（Naive Bayes Classifier） 2、原理 2.1 朴素贝叶斯假设 2.2条件独立性假设 2.3后验概率计算 2.4类别预测 2.5小结 3、建模...
嗑：贝叶斯（2）：贝叶斯滤波器（kalman与particle）
贝叶斯滤波器首先请参考：博主aipiano关于贝叶斯滤波器的介绍在这里进行一下关于滤波的感性认识：所有的滤波都是希望得到系统变量的后验分布（也就是通过观测进行推测系统变量），而滤波的过程分为两步：通过之前的时刻的观测进行预测当前时刻的值（预测先验：通过之前时刻，也即先验信息）对预测的值进行修正和更新...
《机器学习实战》第四章基于概率论的朴素贝叶斯
《机器学习实战》第四章.基于概率论的分类方法朴素贝叶斯4.1朴素贝叶斯名词概念解释贝叶斯决策论：是概率框架下实施决策的基本方法。在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。词向量：将语言数学化，一种最简单的词向量方式是 one-hot repre...
机器学习基础-朴素贝叶斯分类
贝叶斯定理可以将公式改写为c表示一个分类,f表示属性对应的数据字段这里举个例子,c代表苹果,f代表红色P(苹果|红色)=P(红色|苹果)XP(苹果)/P(红色)通过苹果是红色的条件概率可以得到红色是苹果的条件概率通过先验概率可以算出后验概率一个果子是苹果的概率为0.3 P(c)=0.3一个果子是红色...
【模式识别】最小风险贝叶斯决策
贝叶斯公式如果每一类在空间中互不相交，有清晰的决策边界，那么就没有必要用贝叶斯方法了。这种叫做确定统计分类。如果这些类相互之间有重合，新的样本的特征落到一个重合区域，那么就要判断该样本属于某一类的概率。从而通过最小风险或最小错误率的公式来计算具体属于哪一类。这种叫做不确定统计分类。我们的训练数据是样...
模式识别学习笔记——贝叶斯决策
先把贝叶斯公式放在这P(ωi∣x)=P(x∣ωi)P(ωi)P(x)P(\omega_i|x)=\frac{P(x|\omega_i)P(\omega_i)}{P(x)}P(ωi∣x)=P(x)P(x∣ωi)P(ωi)后验=(似然×先验) / 证据因子关于贝叶斯定理的讲解，强烈推荐看3Blu...
KNN，决策树，朴素贝叶斯对比与应用
拟解决基本问题描述问题一：数据量：1000特征：每年获得的飞行常客里程数玩视频游戏所耗时间比每周消费冰淇淋公升数标签：不喜欢的人魅力一般的人 极具魅力的人问题二：垃圾邮件过滤数据量50标签：非垃圾邮件（25）垃圾邮件（25）数据准备与数据预处理 （I）问题一 约会网站配对问题 （1）数据归一化：可...
牛顿法优缺点 - 朴素贝叶斯
牛顿法优缺点 ⽜顿法是梯度下降法的进一步发展，梯度下降法利利用目标函数的一阶偏导数信息、以负梯度方向作为搜索方向，只考虑目标函数在迭代点的局部性质；而牛顿法不仅使用目标函数的一阶偏导数，还进一步利⽤了目标函数的二阶偏导数，这样就考虑了梯度变化的趋势，因⽽而能更全面地确定合适的搜索⽅方向...
贝叶斯统计--思考方式的转变
贝叶斯统计方法，展示了数学之美。 最近在cousera上学了一本课，Bayesian Statistics: From...
朴素贝叶斯方法入门
大家都知道贝叶斯定理。朴素贝叶斯就是使用贝叶斯定理进行分类的方法。为什么叫“朴素”呢？因为它简单，英文叫“萌蠢”(naive)，会假设个体特征相互独立。不过简单不代...
反垃圾邮件（SMTP,POP3,IMAP,贝叶斯，数据挖掘） - 偌神
研究垃圾邮件有一段时间了，简单介绍一下方法。（一）SMTP简单邮件传输协议工作流程。 SMTP的重要特性之一就是其能跨越网络传输邮件，于是乎在邮件届大受欢迎。1.建立tcp的连接；2.客户端向服务器发送hello命令以标识发件人自己的身份，...
机器学习：11.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。测试数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1BiftJ1BBggybitfqeZbSDQ 提取码：...
【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择-前言
前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。 本次模型难点包括： 1、BiGRU模型代码的编制 2、多层BiGRU模型代码的编制 3、BO-BiGRU模型代码的编制