神经网络与机器学习笔记——贝叶斯分类器

贝叶斯分类器(Bayesian decision theory) 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法,通过相关概率预先已知的情况下对误判损失来选择最优的类别分类. 将标记为cj的样本误分类成ci产生的期望损失,即样本上的“条件风险”为 贝叶斯分类的最基本的思想是:为了最小化总体风险,只需在每个样本上选择能够使条件风险R(c|x)最小的类别标记. 要想用贝叶斯判定准则来最小化决策风险,首先要获得后验概率P(c|x),机器学习则是基于有限的训练样本集尽可能准确的估计出后验概率P(c|x).通

机器学习笔记(一) 今天正式开始机器学习的学习了,为了激励自己学习,也为了分享心得,决定把自己的学习的经验发到网上来让大家一起分享. 贝叶斯学习 先说一个在著名的MLPP上看到的例子,来自于Josh Tenenbaum 的博士论文,名字叫做数字游戏. 用我自己的话叙述就是:为了决定谁洗碗,小明和老婆决定玩一个游戏.小明老婆首先确定一种数的性质C,比如说质数或者尾数为3:然后给出一系列此类数在1至100中的实例D= {x1,...,xN} :最后给出任意一个数x请小明来预测x是否在D中.如果小明猜

Hello,我就是人见人爱,花见花开,蜜蜂见了会打转的小花..哈哈,我们终于讲到了当年大学让我头痛不已的贝叶斯.先给个模型: 一:贝叶斯定理 维基百科定义:贝叶斯定理(英语:Bayes' theorem)是概率论中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关.在有些关于概率的解说中,贝叶斯定理(贝叶斯更新)能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法.这个名称来自于托马斯·贝叶斯. 通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的:然而,这两者是有确定的

假设现在要构建一个网络图书馆,我们可以给新进来的书贴上若干个标签,没有机器学习算法的情况下,我们需要给这些书手动分类,是计算机类的呀,还是非计算机类的呀,是小说类的呀,还是非小说类的云云. 那么,我们可以通过让程序自己学习如何通过一本书上的若干标签来进行图书类别的区分,这样就可以节省很多人力,这也是机器学习的魅力体现. 机器学习的基本原理是通过开发者给出这个程序一个学习集进行学习,再通过用户给的用户数据集进行学习的过程,机器学习包含很多的算法,当然,有大量数据的前提下,机器学习就和统计学密不可分

概率 理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素.首先你有一个包括所有可能输出(例如一个实验的)的全集,现在你对其中的一些子集感兴趣,即一些事件.假设我们在研究癌症,所以我们观察人们看他们是否患有癌症.在研究中,假设我们把所有参与者当成我们的全集,然后对任何一个个体来说都有两种可能的结论,患有或没有癌症.我们可以把我们的全集分成两个事件:事件"患有癌症的人"(表示为A),和"不患有癌症的人"(表示为-A).我们可以构建一张如下的图: 那么一个随机选择的人患有

参考文献 从贝叶斯定理说开去 关键词:逆向概率:先验概率:后验概率 我所理解的贝叶斯定理--知乎专栏 关键词:医院病症检测中的真假阳性 似然与极大似然估计--知乎专栏 关键词:似然与概率的区别

七月算法--12月机器学习在线班-第十三次课笔记-贝叶斯网络 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com ? 1.1 贝叶斯公式带来的思考:给定结果推原因: 1.2朴素贝叶斯的假设 1,一个特征出现的概率,与其他特征(条件)独立(特征独立性) 2, 每个特征同等重要 例如:文本分类 ,词出现为1,不出现为0 贝叶斯公式: 分解: ? 拉普拉斯平滑 判断两个文档的距离:夹角余弦 判断分类器的正确率:交叉验证 若一个词出现的次数多,一个

贝叶斯分类器 什么是贝叶斯分类器 贝叶斯分类器是一类分类器的总称,这些分类器均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类器.这些分类器中最简单的是朴素贝叶斯分类器,它几乎完全按照贝叶斯定理进行分类,因此我们从朴素贝叶斯分类器说起. 贝叶斯定理: 贝叶斯定理是概率论中一个比较重要的定理,在讲解贝叶斯定理之前,首先回顾一下贝叶斯定理的基础:条件概率和全概率公式. 条件概率:设\(A,B\)是两个事件,且\(P(A)>0\),称 \[P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}\] 为在事件\(A\

数据挖掘-贝叶斯分类 目录 数据挖掘-贝叶斯分类 1. 贝叶斯分类器概述 1.1 贝叶斯分类器简介 1.1.1 什么是贝叶斯分类器? 1.1.2 朴素贝叶斯分类器 2. 数学基础 2.1 概率论 2.1.1 概率 2.1.2 贝叶斯理论 3. 贝叶斯决策论 3.1 贝叶斯决策 3.1.1 贝叶斯决策介绍 3.2 基于最小错误率的贝叶斯决策 3.2.1 什么时候会分错类? 3.2.2 基于最小错误率的贝叶斯分类器 3.2.3 基于最小错误率的贝叶斯决策的证明 3.2.4 分类决策边界 3.2 基于