Abstract生成对抗网络（GAN）可以隐含地学习图像，音频和数据上的丰富分布，这些分布难以用显式可能性建模。 我们提出了一种实用的贝叶斯公式，用于使用GAN进行无监督和半监督学习。在此框架内，我们使用随机梯度哈密顿蒙特卡罗来边缘化发生器和鉴别器网络的权重。由此产生的方法很简单，并且在没有任何标准干预（例如特征匹配或小批量区分）的情况下获得了良好的性能。通过探索生成器参数的表达后验，贝
最后以巨佬——“贝叶斯大爷”作为基本机器学习算法学习的压轴算法》》》》》》》》》》》》》膜拜！！！！！！1 准备知识：条件概率公式 2 如何使用条件概率进行分类 假设这里要被分类的类别有两
转载
2024-07-08 09:54:32
101阅读
? 人工智能领域知识 ??初识人工智能领域(贝叶斯优化进阶)?一、贝叶斯优化进阶(1)?01. 贝叶斯优化和梯度下降的区别是什么？贝叶斯优化和梯度下降都是优化算法，但它们有不同的优点和缺点。贝叶斯优化贝叶斯优化是一种基于贝叶斯统计的优化算法。它使用贝叶斯方法来计算目标函数的概率分布，并使用该分布来指导优化过程。贝叶斯优化的一个优点是它可以处理非凸问题。梯度下降梯度下降是一种基于梯度的优化算法。它使
贝叶斯可靠性评估 第一节 贝叶斯统计简介 1. 贝叶斯的基本出发点 2. 先验分布和后验分布 3. 贝叶斯推断 4. 经验贝叶斯方法 第二节 常见故障分布下的贝叶斯推断 1. 二项分布的贝叶斯估计 2. 指数分布的贝叶斯估计 第一节 贝叶斯统计简介 1.1 贝叶斯的基本出发点 贝叶斯学派的最基本的观点是：任一未知量都可看作一个 随机变量，应该用一个概率分布去描述其未知状况。在抽 样前就有关于目标变
转载
2024-08-18 09:54:58
92阅读
● 每周一言音乐，是不二良药。导语学过统计分析，一定知道什么是先验概率和后验概率，而贝叶斯分类的原理和这两种概率息息相关。为了更好地讲解贝叶斯分类，本节先讲讲概率统计相关的基础知识，方便之后的公式推导。概率基础概率基础一共讲四个公式：加法公式、乘法公式/条件概率、贝叶斯公式、全概率公式。加法公式： P(A∪B) = P(A) + P(B) − P(A∩B) 。 上式对于任意两个事件A和B均成立。
假设有一个函数F(x)，已知计算成本很高，且解析式和导数未知。问：如何找到全局最小值？毫无疑问，这是一个非常烧脑的任务，比机器学习所有的优化问题都烧脑，毕竟机器学习中的梯度下降就默认了导数可得。在其他优化问题下，能够采用的方法非常多，即使不用梯度下降，粒子群或模拟退火等非梯度优化方法也是解决方案之一。再者，如果能够以较低的计算成本得到输入变量x的结果，那么也能够用简单的网格搜索，从而得到良好的效果
转载
2024-01-29 10:05:14
98阅读
2.4博弈扩展式的介绍博弈扩展式是对我们之前博弈标准式的一种扩充，将会从以下几个方面介绍：扩展式图示的举例扩展式信息集的概念扩展式子博弈的概念如图所示表示一个博弈的一个例子博弈树始于参与者1的一个决策节，这时参与者1要做出一个选择，根据参与者1做出的选择，博弈会进行到不同的分支。最终博弈会达到终点节，且参与者获得对应终点节的收益。关于信息集的概念如图所示，是一个囚徒困境的博弈扩展式，虚线代表以上是
贝叶斯定理是一种极为有用的概率论公式，它能够用来计算给定某些已知条件下，某个事件发生的概率。在信息科学中，贝叶斯定理被广泛应用于机器学习、自然语言处理和数据挖掘等领域。本文将讨论贝叶斯定理的原理和其在信息科学中的具体应用。贝叶斯定理简介贝叶斯定理是指在已知某个假设的前提下，通过已知的事实来推断结果的概率。具体而言，假设H表示某一个假设，证据E表示我们观察到的某个现象，则贝叶斯定理可以表示为：其中表
转载
2024-09-03 11:13:49
137阅读
朴素贝叶斯朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝多大的分类算法都不同，比如决策树，KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。1.基本概念朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算
转载
2024-01-16 14:31:52
182阅读
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB)NB是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。莺尾花数据集–贝叶斯分类Step1: 库函数导入 #导入高斯朴素贝叶斯分类
转载
2024-04-11 08:03:17
76阅读
在进行分类任务时，朴素贝叶斯算法是一个非常重要的模型。然而，在使用该算法的时候，许多用户对如何设置和调整算法中的权重感到困惑。本文旨在探讨“python 朴素贝叶斯算法 权重”的问题，深入讲解其背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等方面的内容。
## 背景描述
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，适用于高维数据的分类任务。其关键在于如何合理设置特征的权重，这些权重对预测结果的准确性
朴素贝叶斯(Native Bayes)算法是根据概率理论贝叶斯定理的分类算法，通过计算样本属于不同类别的概率来分类。朴素贝叶斯是贝叶斯分类器里的一种方法，朴素贝叶斯分类器可以说是最经典的基于统计的机器学习模型。 贝叶斯定理 回归到概率中学过的贝叶斯定理 在分类算法的应用中，可以将其转化为下面的式子 把公式中的A看作样本的特征，B看作分类目标的类别
在进行机器学习的过程中，最为核心的一个概念就是参数，而参数又分为模型参数与超参数。模型参数，顾名思义就是我们使用的模型根据训练数据的分布学习到的参数，这一部分不需要我们人为的先验经验。超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给模型选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。通常情况下，常用的超参数调参的方法有：网格搜索，随机搜索与贝叶
朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，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。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
转载
2023-06-12 11:17:43
224阅读
零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
转载
2024-01-30 22:53:13
95阅读
#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
转载
2023-08-28 14:04:17
128阅读
1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
转载
2023-11-16 19:42:29
504阅读
刚看到一篇文章写到：编程语言流行指数(PYPL)排行榜近日公布了2019年2月份榜单。 在最新一期榜单上，Python的份额高达26.42％，稳居第一，并且猛增5.2%，同时成为增长势头最好的语言。而被挤到第二的Java，目前份额为21.2％，同比下跌1.3个百分点 。 很开心在循循渐进的道路上学习python,加油！ 今天主要分享的是贝叶斯算法。此算法假设特征之间相关独立，因此其分类器的效率非常
转载
2023-09-17 00:28:18
165阅读
一、贝叶斯公式朴素贝叶斯思想：对于待分类的项，求解在此项出现的条件下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此项属于哪个类别定义贝叶斯定理是关于随机事件 A 和 B 的条件概率： 其中P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是 A 的先验概率，之所以称为“先验”是因为它不考虑任何 B 方面的因素。
P(A|B)是已知 B 发生后 A
转载
2023-12-14 10:36:00
59阅读
[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian)## 贝叶斯公式\[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}
\]我们把P(A)称为"先验概率"（Prior probability），即在B事件发生之前，对A事件概率的一个判断。P(A|B)称为"后验概率"（Posterior probability），即在B事件发生之后，对A事件概率的重新评
转载
2024-06-13 20:46:55
179阅读
