【機器學習】（5）：貝葉斯決策定理
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其中，P(C|x)表示觀測到資料x時事件C發生的條件概率，我們稱為後驗概率（posterior probability）；P(C)=P(C=1)是事件C=1發生時的概率，稱為先驗概率（prior probabilty），因為這是在觀察到資料x之前就已經得到的關於C的知識；P(x|C)稱為類似然，與
機器學習筆記（六）：貝葉斯分類器
機器學習所研究的主要內容，是關於在計算機上從資料中產生“模型”的演算法，這個產生的模型大體上可以分為“判別式模型”和“生成式模型”兩大類。 其中判別式模型是給定x，通過直接對條件概率分佈P（y|x）進行建模來預測y。這種方法尋找不同類別的最優分類面，反映的是異類資料之間的差異。之前幾篇文章中介紹
機器學習實戰（三）樸素貝葉斯NB（Naive Bayes）
目錄 0. 前言 1. 條件概率 2. 樸素貝葉斯（Naive Bayes） 3. 樸素貝葉斯應用於文字分類 4. 實戰案例 4.1. 垃圾郵件分類案例 學習完機器學習實戰的樸素貝葉斯，簡單的做個筆記。文中
機器學習筆記（一）樸素貝葉斯的Python程式碼實現
上研究生的時候，一心想讀生物資訊學的方向，由此也選修了生物數學，計算生物學等相關課程。給我印象最深的是給我們計算生物學的主講老師，他北大數學系畢業，後來做起了生物和數學的交叉學科研究。課上講的一些演算法比如貝葉斯，馬爾科夫，EM等把我給深深折磨了一遍。由於那時候
機器學習筆記（六）——樸素貝葉斯法的引數估計
一、極大似然估計 在上一筆記中，經過推導，得到了樸素貝葉斯分類器的表示形式： y=argmaxckP(Y=ck)∏jP(X(j)=x(j)|Y=ck)(1) 也就是說，樸素貝葉斯方法的學習是對概率P(Y=ck)和P(X(j)=x(j)|Y=ck)的
機器學習演算法（三）——樸素貝葉斯演算法及R語言實現方法
樸素貝葉斯演算法也是一種常用的分類演算法，尤其在對文字文件分類的學習任務中，樸素貝葉斯分類是最有效的演算法之一。所謂的樸素，即假設在給定目標值時屬性值之間相互條件獨立，雖然這一假設看似不合理，但其最終的分類效果卻普遍較好。 一、概述 1、貝葉斯公式 2、最大後驗假設（MA
機器學習實戰（4）——樸素貝葉斯（下）
一、大概框架1、貝葉斯決策：對某個資料點進行分類，有多個類別供你選擇，我們自然要選擇可能性最大那個，這就是貝葉斯決策的核心思想舉個例子：如果你面前有一個黑人，讓你判斷他是哪個洲的人，給你三個選擇：亞洲人、非洲人、美洲人，你會選擇哪個？哈哈哈，這麼簡單的問題，你居然還問的出口，
白話機器學習演算法（九）樸素貝葉斯
樸素貝葉斯，確實很樸素，原理也很簡單，但是用途很厲害；很多涉及概率的機器學習演算法都要用到這些東西：最大似然估計（MLE），貝葉斯估計（最大後驗MAP），EM(也是最大似然估計，只是方法不同)，最大熵； 先說點廢話，再寫點公式吧： 最大似然估計：我取什麼樣的引數，使得當前資
[學習筆記]機器學習——演算法及模型（五）：貝葉斯演算法
傳統演算法（五） 貝葉斯演算法 一、貝葉斯定理 簡介 貝葉斯定理是18世紀英國數學家托馬斯·貝葉斯（Thomas Bayes）提出得重要概率論理論；貝葉斯方法源於他生前為解決一個“逆概”問題寫的一篇文章
OpenCV機器學習（1）：貝葉斯分類器實現程式碼分析
OpenCV的機器學習類定義在ml.hpp檔案中，基礎類是CvStatModel，其他各種分類器從這裡繼承而來。 今天研究CvNormalBayesClassifier分類器。 1.類定義 在ml.hpp中有以下類定義： class CV_EXPORTS_W CvNorm
【斯坦福---機器學習】複習筆記之樸素貝葉斯演算法
本講大綱： 1.樸素貝葉斯（Naive Bayes） 2.神經網路（Neural Networks） 3.支援向量機（Support vector machines） 1.樸素貝葉斯 前面講的主要是是二元值的特徵，更一般化的是xi可以取{1，2，3
大資料背後的神祕公式（上）：貝葉斯公式
大資料、人工智慧、海難搜救、生物醫學、郵件過濾，這些看起來彼此不相關的領域之間有什麼聯絡？答案是，它們都會用到同一個數學公式——貝葉斯公式。它雖然看起來很簡單、很不起眼，但卻有著深刻的內涵。那麼貝葉斯公式是如何從默默無聞到現在廣泛應用、無所不能的呢？ ◆ ◆ ◆ 什麼是貝
統計學習筆記（四）樸素貝葉斯法
樸素貝葉斯法 4.1 naive Bayes的學習與分類 4.1.1 基本方法 設輸入空間為n維向量的集合X⊆Rn，輸出空間為類標記的集合Y={c1,c2,...,cK}。輸入為特徵向量x∈X，輸出為類標記y∈Y。X是定義在輸入空間上的隨機變數，Y
統計學習筆記（4）——樸素貝葉斯法
樸素貝葉斯法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。簡單來說，樸素貝葉斯分類器假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。舉個例子，如果一種水果具有紅，圓，直徑大概4英寸等特徵，該水果可以被判定為是蘋果。儘管這些特徵相互依賴或者有些特徵由其他特徵決定，然而樸素貝葉斯分類器認
機器學習演算法筆記之4：貝葉斯分類器
一、貝葉斯分類器詳解 貝葉斯分類器是一類分類演算法的總稱，這類演算法均以貝葉斯定理為理論基礎。貝葉斯分類器的分類原理是通過先驗概率，利用貝葉斯公式計算出後驗概率，選擇最大後驗概率所對應的分類結果。 貝葉斯準則 其中，P(c)是先驗概率，P(x|c)樣本x相對於；類標記c的類
概率圖模型（PGM）：貝葉斯網（Bayesian network）初探
1. 從貝葉斯方法（思想）說起 - 我對世界的看法隨世界變化而隨時變化 用一句話概括貝葉斯方法創始人Thomas Bayes的觀點就是：任何時候，我對世界總有一個主觀的先驗判斷，但是這個判斷會隨著世界的真實變化而隨機修正，我對世界永遠保持開放的態度。 1763年，民間科學家Thomas Bayes發表
機器學習筆記（十三）：TensorFlow實戰五（經典卷積神經網路： LeNet -5 ）
1 - 引言 之前我們介紹了一下卷積神經網路的基本結構——卷積層和池化層。通過這兩個結構我們可以任意的構建各種各樣的卷積神經網路模型，不同結構的網路模型也有不同的效果。但是怎樣的神經網路模型具有比較好的效果呢？ 下圖展示了CNN的發展歷程。 經過人們不斷的嘗試，誕生了許多有
Swift學習筆記（5）：集合類型
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