【IM】從貝葉斯角度理解生成式和判別式及引數估計方法

生成式和判別式及引數估計方法，綜合如下博文，參考《圖解機器學習》一書，有如下兩頁理解。 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/79297306 https://blog.csdn.net/fjssharpsword/art

【機器學習】從貝葉斯角度理解正則化緩解過擬合

從貝葉斯角度理解正則化緩解過擬合 原始的Linear Regression 假設有若干資料 (x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)，我們要對其進行線性迴歸。也就是得到一個方程 y=ωTx+ϵ 注意，這裡忽略偏置，或者可以認為偏

【演算法】樸素貝葉斯法之分類演算法

樸素貝葉斯法之分類演算法 說明         本文只是對於樸素貝葉斯法的其中的一個分類演算法的學習。參考來源《統計學習方法》。 一、 輸入 訓練資料 T={(x1,y1),(x2,y2),...(

【六】樸素貝葉斯演算法

文字分類的事件模型 Event Models for Text Classification 我們之前介紹了多元伯努利事件模型Multi-variate Bernoulli Event Model，這一方法使用向量{x1,x2,···}表示輸入文字，向量的長度為字典的長度，

【機器學習--樸素貝葉斯與SVM進行病情分類預測】

     貝葉斯定理由英國數學家托馬斯.貝葉斯（Thomas Baves）在1763提出，因此得名貝葉斯定理。貝葉斯定理也稱貝葉斯推理，是關於隨機事件的條件概率的一則定理。 對於兩個事件A和B，事件A發生則B也發生的概率記為P(B|A)，事件B發生則A也發生的概率記為P

【sklearn例項】1-貝葉斯演算法

問題 樸素貝葉斯求解 樸素貝葉斯公式： 求解思想：即求先驗概率與條件概率乘積的最大值 求解 注意： 本人求解過程中忘記了 Laplace 平滑 (⊙︿⊙)，但好在預測值裡面沒有學歷為博士的一項，所以不平滑也不影響預測，但這樣是不規範的

【機器學習實戰】樸素貝葉斯

一.概述 二.理論基礎 三.文件分類 四.垃圾郵件過濾 五.從個人廣告中獲取區域傾向 六.程式碼問題總結 七.總結   一、概述 貝葉斯分類是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為基礎，故統稱為貝葉斯分類。本章首先介紹貝葉斯分類演算法的基礎——

【Machine :Learning】 樸素貝葉斯

1. 樸素貝葉斯： 條件概率在機器學習演算法的應用。理解這個演算法需要一點推導。不會編輯公式。。 核心就是 在已知訓練集的前提條件下，算出每個特徵的概率為該分類的概率， 然後套貝葉斯公式計算 預測集的所有分類概率，預測型別為概率最大的型別 from numpy import * def l

【python和機器學習入門3】樸素貝葉斯1——過濾惡意留言

參考部落格：（po主Jack-Cui,《——大部分內容轉載自 參考書籍：《機器學習實戰》——第四章4.5 一 樸素貝葉斯理論 二 demo：過濾網站惡意留言 以線上社群留言為例。為了不影響社群的發展，我們要遮蔽侮辱性的言論，所以要構建一個快速過濾器，如果某

【python與機器學習入門3】樸素貝葉斯2——垃圾郵件分類

參考部落格：樸素貝葉斯基礎篇之言論過濾器 （po主Jack-Cui,《——大部分內容轉載自                   參考書籍：《機器學習實戰》——第四章4.6

【ML學習筆記】樸素貝葉斯演算法的demo（機器學習實戰例子）

礙於這學期課程的緊迫，現在需要儘快從課本上掌握一些ML演算法，我本不想經過danger zone，現在看來卻只能儘快進入danger zone，數學理論上的缺陷只能後面找時間彌補了。 如果你在讀這篇文章，希望你不要走像我一樣的道路，此舉實在是出於無奈，儘量不要去做一個心

EM演算法理解——從樸素貝葉斯角度出發

其實雖然說看了一天的EM演算法，但是當初是沒有理解這個問題的，但是今天看完了樸素貝葉斯，突然之間就理解了這個演算法。 也許是個巧合。 先來回顧一下樸素貝葉斯： 類別的概率 p(y1) p(y2) 特徵\類別 y1 y

【機器學習】樸素貝葉斯基本介紹+程式碼實現

1. 基本概念 根據先驗概率和似然函式來求後驗概率。一般用於分類任務。   先驗概率： 似然函式： 後驗概率： 根據條件獨立性假設： 目標函式：即求解使後驗概率最大的類。 訓練過程：即求各個單詞的條件概率，和類別的先驗概率。 測試過程：根

【JAVA實現】樸素貝葉斯分類演算法

       之前部落格提到的KNN演算法以及決策樹演算法都是要求分類器給出“該資料例項屬於哪一類”這類問題的明確答案，正因為如此，才出現了使用決策樹分類時，有時無法判定某一測試例項屬於哪一類別。使用樸素貝葉斯演算法則可以避免這個問題，它給出了這個例項屬於某一類別的概率值，

【機器學習】樸素貝葉斯分類器

前言：在正式講述樸素貝葉斯分類器之前，先介紹清楚兩個基本概念：判別學習方法(Discriminative Learning Algorithm)和生成學習方法(Generative Learning Algorithm)。 上篇博文我們使用Logist

從貝葉斯公式到垃圾郵件的識別

看《***與畫家》講到"防止垃圾郵件的一種方法"，覺得很適合用來表述數學公式與機器學習之間的關係。涉及到機器學習的數學公式比較簡單，概率論基礎教程都會講到。解決的問題也很典型： 垃圾郵件的識別。 防止垃圾郵件有很多種方法，最直觀的一種就是“規則”, 各種if-else的條件。這種方法能夠解決一個問題，但是解

再談變分自編碼器VAE：從貝葉斯觀點出發

從貝葉斯公式到貝葉斯判別準則

原來線性判別分析、平方判別分析、樸素貝葉斯這麼簡單直白。 前方將出現大量數學公式推導證明，為防止煩躁不適，先複習一下幾個重要概念。 1.1一維高斯變數X~N(μ,),則概率密度函式                                            

從貝葉斯理論到影象馬爾科夫隨機場

轉載自：http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47307927（影象處理、機器學習的一些演算法） 本節主要介紹馬爾科夫的隨機場模型以及其用於影象的分割演算法中。基於馬爾科夫的隨機場（MRF）的影象分割是一種基於統計的影象

樸素貝葉斯算法資料整理和PHP 實現版本

樸素貝葉斯樸素貝葉斯算法簡潔http://blog.csdn.net/xlinsist/article/details/51236454 引言先前曾經看了一篇文章，一個老外程序員寫了一些很牛的Shell腳本，包括晚下班自動給老婆發短信啊，自動沖Coffee啊，自動掃描一個DBA發來的郵件啊， 等等。於是我也想