机器学习理论基础学习1——频率派 VS 贝叶斯派

一.频率派 假设X为随机数据,其矩阵表示维度为N,假设θ为X随机数的特征,频率派认为在一次实验中,如果时间A发生了,那么则认为事件A的发生一定是事件A的概率最大,记为P(x=A)最大,由假设可知事件A发生的概率和θ有关. 极大似然是指一次试验就发生的事件,这个事件本身发生概率最大,极大似然估计具体求解与推导公式如下: 假设:x是服从某个概率的分别,可以用概率P =p(x|Θ),其中Θ为概率分布的某个特征值,p(x|Θ)为事件x发生的概率.现在进行一次关于x的试验,得到样本值为(x1,x2,x3,

频率派 \(vs\) 贝叶斯派 一.前言 在使用各种概率模型时,比如极大似然估计 \(logP(X|\theta)\),已经习惯这么写了,可是为什么这么写?为什么X在前,为什么 \(\theta\) 在后,分别代表了什么?这些更深一层的逻辑和理由不是特别清晰,故此梳理一下频率派与贝叶斯派的区别. 本文参考了网络上诸多资料,特别时B站Up shuhuai008和知乎上的贝叶斯学派与频率学派有何不同? 二.理解 贝叶斯派以人为主体,已经观测到的客观事件会对人的认知产生改变(客观事件为人服务) 频率派

先验概率:基于已有知识对司机事件进行概率预估,但不考虑任何相关因素. 后验概率:基于已有知识对随机事件进行概率预估,并考虑相关因素P(c|X). 7.1  贝叶斯决策论 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法.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. 在样本x上的“条件风险”: 我们的任务是寻找一个判定准则h:以最小化总体风险   贝叶斯判定准则:为最小化总体风险,只需在每个样本上选择哪个能使条件风险R(c|x)最小的类别标记. h*称为贝叶斯最优分类器,与之对应的总

对于技术应用人员来说,我们更看重方法的应用,但有时候对知识的背景做一些了解,我觉得还是挺有必要的,能帮助我们理解一些东西.这篇博文里,不会呈现任何计算公式,只是讨论一下贝叶斯学派与频率学派之间的问题. 贝叶斯学派与频率学派是当今数理统计学的两大学派,基于各自的理论,在诸多领域中都起到了重要作用.自20世纪初数理统计学大发展开始,一直到20世纪中叶,频率学派一直占据主导地位,当时诸多大咖如Fisher.K.Pearson等都属于频率学派,而从20世纪中叶以后,贝叶斯学派迅速发展壮大起来,可与频率学

概率分布(Distributions) 如图1所示,这是最简单的联合分布案例,姑且称之为学生模型. 图1 其中包含3个变量,分别是:I(学生智力,有0和1两个状态).D(试卷难度,有0和1两个状态).G(成绩等级,有1.2.3三个状态). 表中就是概率的联合分布了,表中随便去掉所有包含某个值的行,就能对分布表进行缩减. 例如可以去掉所有G不为1的行,这样就只剩下了1.4.7.10行,这样他们的概率之和就不为1了,所以可以重新标准化(Renormalization).如图2所示. 图2 反之也可以

指针悬空 指针悬空在我们使用指针的时候很容易被忽视,主要的表现是:指针所指向的内存 释放,指针并没有置为NULL,致使一个不可控制的指针. #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int *pointer; void func() { int n=8; pointer=&n; printf("pointer point data is %d\n",*pointer); // pointer=NULL; } int mai

全文引用自<统计学习方法>(李航) 朴素贝叶斯(naive Bayes)法 是以贝叶斯定理为基础的一中分类方法,它的前提条件是假设特征条件相互独立.对于给定的训练集,它首先基于特征条件假设的前提条件,去学习输入与输出的条件概率分布,然后根据此分布模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y. 1.朴素贝叶斯的学习与分类 1.1 基本方法 假设输入空间\(X \subseteq R^n\)为n维向量的集合,输入空间为类标记集合\(Y=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}\

概率是许多机器学习算法的基础,在前面生成决策树的过程中使用了一小部分关于概率的知识,即统计特征在数据集中取某个特定值的次数,然后除以数据集的实例总数,得到特征取该值的概率. 目录: 一.基于贝叶斯理论的分类方法 二.关于朴素贝叶斯的应用场景 三.基于Python和朴素贝叶斯的文本分类 1.准备数据 2.训练算法 3.测试算法 四.小结 以下进入正文: 一.基于贝叶斯理论的分类方法 假设有两类数据组成的数据集如下: 其中,假设两个概率分布的参数已知,并用p1(x,y)表示当前数据点(x,y)属于类

概率是许多机器学习算法的基础,在前面生成决策树的过程中使用了一小部分关于概率的知识,即统计特征在数据集中取某个特定值的次数,然后除以数据集的实例总数,得到特征取该值的概率. 之前的基础实验中简单实现了朴素贝叶斯分类器,并正确执行了文本分类,这一节将贝叶斯运用到实际场景,垃圾邮件过滤这一实际应用. 实例:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 在上一节:http://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/48383175中,使用了简单的文本文件,并从中提取了字符