贝叶斯概率论

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

本章内容□使用概率分布进行分类□学习朴素贝叶斯分类器□解析RSS源数据口使用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度 前两章我们要求分类器做出艰难决策,给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案.不过,分类器有时会产生错误结果,这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同时给出这个猜测的概率估计值.       概率论是许多机器学习算法的基础,所以深刻理解这一主题就显得十分重要.第3章在计算特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识,在那里我们先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

基于概率的分类方法:朴素贝叶斯 贝叶斯决策理论 朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分,所以在讲解朴素贝叶斯之前我们先快速简单了解一下贝叶斯决策理论知识. 贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策.比如我们毕业选择就业方向,选择C++方向的概率为0.3,选择Java的概率为0.2,选择机器学习的概率为0.5.那么我们就把这样的一位毕业生就业方向归类为机器学习方向. 条件概率 什么是条件概率?事件A在另一个事件B已知发生条件下的发生概率,记为P(A|B),读作“在B条件下A的概率”. 例子1:

概率论是许多机器学习算法的基础,因而本篇将会用到一些概率论知识,我们先统计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,就得到了取该值的概率. 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式比较敏感 适用于标称型数据 如果P1(X,Y)>P2(X,Y),那么属于类别1 如果P2(X,Y)>P1(X,Y),那么属于类别2 也就是说我们会选择高概率对应的类别.这就是贝叶斯决策理论的核心思想,即选择具有最高概率的决策 朴素贝叶斯的朴素就是特征之间相互独立

4.1 基于贝叶斯决策理论的分类方法 朴素贝叶斯 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型:标称型数据 贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策. 4.2 条件概率 4.3 使用条件概率来分类 4.4 使用朴素贝叶斯进行文档分类 朴素贝叶斯的一般过程: 1.收集数据 2.准备数据 3.分析数据 4.训练算法 5.测试算法 6.使用算法 朴素贝叶斯分类器中的另一个假设是,每个特征同等重要. 4.5 使用Python进行文本分类

基础知识描述: 联合概率: 定义:指在多元的概率分布中多个随机变量同时满足各自条件的概率. 举例:假设X和Y都服从正态分布,那么P{X<4,Y<0}就是一个联合概率,表示X<4,Y<0两个条件同时成立的概率.X与Y的联合概率表示为 P(XY) 或者P(X,Y),或者P(X∩Y) 条件概率: 定义:事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率. 举例:在B条件下A条件概率表示为P(A|B) 贝叶斯法则: 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

      关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月12日 13:03:46所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78738552).             本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过.          通过前两篇文章,我们对于k-近

分类器可能产生错误分类,要求分类器给出一个最优的类别猜测结果并给出这个猜测的概率估计值. 朴素贝叶斯的特点: 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题: 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感: 适用数据类型:标称型数据 条件概率:在A条件下发生B结果的概率: P(B|A) = P(A&B)/P(A) 在A条件下发生B结果的概率等于A和B同时发生的概率除以A发生的概率 P(A&B) = P(A)*P(B|A) A和B同时发生的概率等于A发生的概率乘以A条件下B发生的概率 P(A&

现在仍然记得大学最"无聊"的一堂课之一--概率论,出勤人数三个班加起来也没超过正常一个班的数量,当然最后一堂课除外(笑).个人感觉上课也比较枯燥,当时完全不知道概率论可以用在什么方面,所有听课也就不是那么认真,结果就是期末考试只有70多分(想想当年高数90多线性代数也90······).然而随着大学毕业,概率论也就离我远去,好像不会再有交集.后来开始"专研"机器学习方面的知识,"朴素贝叶斯"这个名词映入我的眼帘,遥远的记忆才被唤起,记得概率论中有