資訊理論、貝葉斯及機器學習
專業軟體工程, 現全職 iOS 開發工程師, 業餘 Android/遊戲開發愛好者
專注於C/C++, 移動應用開發，特別是移動遊戲的開發。Lisp語言的死忠粉：），熱衷於計算機底層原理。 連結我： 我的新浪部落格Q:1020935219
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專業軟體工程, 現全職 iOS 開發工程師, 業餘 Android/遊戲開發愛好者 專注於C/C++, 移動應用開發，特別是移動遊戲的開發。Lisp語言的死忠粉：），熱衷於計算機底層原理。 連結我： 我的新浪部落格 Q:1020935219 微訊號：C_W_hu
貝葉斯在機器學習中的應用（一）
需要 基礎 under 情況下 學生 意義 span 公式 ext 貝葉斯在機器學習中的應用（一） 一：前提知識 具備大學概率論基礎知識 熟知概率論相關公式，並知曉其本質含義/或實質意義
樸素貝葉斯演算法---機器學習演算法之三
最近剛剛開始利用空餘時間學習一下機器學習領域的10大經典演算法，作為知識的儲備，算是給自己的學習作一個備份。 何為樸素貝葉斯分類演算法 樸素貝葉斯分類演算法，基於概率論實現分類，它不給出確切的分類，而是給出所屬的類別的估計概率。樸素貝葉斯的理論基礎是條件概
機器學習（六）分類模型--線性判別法、距離判別法、貝葉斯分類器
機器學習（六）分類模型--線性判別法、距離判別法、貝葉斯分類器 首先我們瞭解常見的分類模型和演算法有哪些 線性判別法 簡單來說就是用一些規定來尋找某一條直線，用直線劃分學習集，然後根據待測點在直線的哪一邊決定它的分類 如圖，假如紅色這條線是找
【機器學習】先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式
Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式 在機器學習中，這些概念總會涉及到，但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從
機器學習--樸素貝葉斯分類演算法學習筆記
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概率與數理統計學習總結三--條件概率、全概率、貝葉斯、離散型隨機變數
老師課堂總結，請勿轉載 條件概率 設試驗E的樣本空間為S, A, B是事件, 要考慮在A已經發生的條件下B發生的概率, 這就是條件概率問題. 1. 定義: 設A, B是兩個事件, 且P(A)>0, 稱 為在事件A發生的條件下事件B發生的條件概率 條件概率滿
聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理、生成模型（Generative Model）和判別模型（Discriminative Model）的區別
在看生成模型和判別模型之前，我們必須先了解聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理的概念。 聯合概率與聯合概率分佈： 假設有隨機變數X與Y, 此時，P(X=a,Y=b)用於表示X=a且Y=b的概率。這類包含多個條件且所有條件同時成立的概率稱為聯合概率。聯合概
基於LVD、貝葉斯模型演算法實現的電商行業商品評論與情感分析案例
一、 專案需求 現在大家進行網購，在購物之前呢，肯定會看下相關商品的評論，看下好評和差評，然後再綜合衡量，最後才會決定是否購買相關的商品。對一個指定商品，生產商，賣家，買家認同該商品的哪些優點/不認同
全概率公式、貝葉斯公式（二）
（1）條件概率公式 設A,B是兩個事件，且P(B)>0,則在事件B發生的條件下，事件A發生的條件概率（conditional probability)為： &n
超引數調優方法：網格搜尋、隨機搜尋、貝葉斯優化演算法
網格搜尋： 網格搜尋可能是最簡單、應用最廣泛的超引數搜尋演算法，它通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值。但是，這種搜尋方案十分消耗計算資源和時間，特別是需要調優的超引數比較多的時候。 在實際應用中，網格搜尋法一般會先使用較廣的搜尋範圍和較大的步長，來尋找全域性最優值可
01 EM演算法 - 大綱 - 最大似然估計(MLE)、貝葉斯演算法估計、最大後驗概率估計(MAP)
EM演算法的講解的內容包括以下幾個方面： 1、最大似然估計2、K-means演算法3、EM演算法4、GMM演算法 __EM演算法本質__是統計學中的一種求解引數的方法，基於這種方法，我們可以求解出很多模型中的引數。 1、最大似然估計在__求解線性模型__的過程中，我們用到了__最大似然估計(MLE)
全概率公式、貝葉斯公式推導過程(在原博文的基礎上有補充)
（1）條件概率公式 設A,B是兩個事件，且P(B)>0,則在事件B發生的條件下，事件A發生的條件概率（conditional probability)為： P(A|B)=P(AB)/P(B) （2）乘法公式 1.由條件概率公式得： P(A
情感分析背後的樸素貝葉斯及實現基於評論語料庫的影評情感分析(附程式碼)
一.情感分析的介紹 一句話概括情感分析:判斷出一句評價/點評/影評的正/負傾向性； 情感分析是一個二分類的問題,一種是可以直接判斷正負,一種是可以判斷情感偏向正負性的一個打分; 二,詞袋模型（向量空間模型） 2.1情感分析的流程 中文分
引數估計：最大似然、貝葉斯與最大後驗
來源：https://guangchun.wordpress.com/ 中國有句話叫“馬後炮”，大體上用在中國象棋和諷刺人兩個地方，第一個很厲害，使對方將帥不得動彈，但這個跟我們今天說的基本沒關係；第二個用途源於第一個，說事情都發生了再採取措施，太遲了。但不可否認，我們的認知就是從錯誤中不斷進步，雖然
最大似然估計、貝葉斯估計、最大後驗估計理論對比
本文要總結的是3種估計的原理、估計與目標函式之間的關係。這三種估計放在一起讓我暈頭轉向了好久，看知乎，看教材，有了以下理解。以下全部是個人看書後的理解，如有理解錯誤的地方，請指正，吾將感激不盡。 來自教材《深度學習》5.4-5.6… 關於頻率派和貝葉斯派：頻
DTW，HMM，EM，PCA，貝葉斯,K-NN學習過程
1. DTW：用途：模版匹配，學習過程：首先看http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207中的語音訊號處理之（一）動態時間規整（DTW）注意不要忘記看後邊的參考文獻。 2. HMM：看http://www.cnbl
分類（2）：k-最近鄰、貝葉斯分類器
一、k-最近鄰 1、演算法 積極學習方法（eager learner）：通過訓練樣本建立模型。 消極學習方法（lazy learner）：例項的學習，k-最近鄰就屬於這種。 k-最近鄰演算法： 令k是最近鄰數目，D是訓練樣例集合 for
統計學習方法—樸素貝葉斯法（學習筆記）
相關概念 貝葉斯定理是關於隨機事件AA和BB的條件概率的一則定理，P(A∣B)P(A∣B)是在B發生的情況下A發生的可能。貝葉斯公式P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑nj=1P(Bj)P(A∣Bj)P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(
sklearn+python:樸素貝葉斯及文字分類
樸素貝葉斯 貝葉斯定理用來計算條件概率，即： 然後進行一種樸素(naive)的假設-每對特徵之間都相互獨立: 在給定的輸入中 P(x_1, \dots, x_n) 是一個常量，我們使用下面的分類規則: 可以使用最大後驗概率(Maximum A