贝叶斯公式P(A|B)：在条件B发生的情况下，A发生的概率。公式： 或者画一个图就很好理解 下面将记为P(AB)因为P(AB)=P(A|B)*p(B)，P(BA)=P(B|A)*P(A)，P(AB)=P(BA)，所以有：P(A|B)*p(B)=P(B|A)*P(A)最后利用全改了公式可推导出下面的形式，参考这里的第5和第6点将P(A)进行替换：这就是贝叶斯公式极大似然估计：概率
转载
2023-11-21 16:00:27
96阅读
本节内容： 1、混合高斯模型；文本聚类） 3、结合EM算法，讨论因子分析算法； 4、高斯分布的有用性质。 混合高斯模型将一般化的EM算法流程（下载笔记）应用到混合高斯模型因子
转载
2024-04-11 21:01:46
30阅读
贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系。贝叶斯原本是个神父，他为了证明上帝的存在而发明了著名的贝叶斯公式。然而他本人并不知道他所发明的公式及其背后的思想对当今社会产生重大变革，最典型的的莫过于当今炙手可热的“人工智能+”时代下，是人工智能的分支：机器学习，所必备的方法之一。上图就是著名的贝叶斯公式，估计很
转载
2023-10-07 15:44:45
162阅读
朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。若一个样本有n个特征，分别用x1,x2,…,xn表示，将其划分到类yk的可能性P(yk|x1,x2,…,xn)为：P(yk|x1,x2,…,xn)=P(yk)∏ni=1P(xi|yk)上式中等号右侧的各个值可以通过训练得到。根据上面的公式可以求的某个数据属于各个分类的可能性（这些可能性之和不一定是1），该数据
转载
2024-07-08 10:13:28
29阅读
贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。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的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)，
转载
2024-01-25 20:39:22
127阅读
一、贝叶斯定理机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果）进行建模，然后通过下面的公式得到P（结果|特征），贝叶斯就是通过这种方法来解决问题。当然贝叶斯的本质公式
转载
2024-01-08 15:18:45
240阅读
什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。注：P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。注：P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。该公
转载
2024-05-02 13:58:25
32阅读
在我们的生活中有很多事情可以追溯其因果关系。而在一定的条件下，我们可以根据贝叶斯公式由果去追溯它的因。贝叶斯公式在生活中的应用主要有疾病诊断，企业的资质评判，诉讼，市场预测，邮件过滤等方面。贝叶斯公式的推断是一种统计学的方法，可以用来估计统计量的发生概率的作用。本文举了两个例子，探讨了我们在生活对事件的判断的可靠性，从而使我们更加的知道我们平时一些概率问题要怎样去理性的判断与推测。那么什么是贝叶斯
转载
2024-01-04 09:59:56
0阅读
# 使用贝叶斯方法进行预测的初学者指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，用于更新对某一事件的概率估计。近年来，随着数据科学和人工智能的发展，贝叶斯预测在各种领域中得到了广泛应用。下面我们将带你了解如何使用Python实现贝叶斯预测。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确实现贝叶斯预测的步骤。以下是整个流程的总结：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 贝叶斯预测：简单易懂的入门指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，广泛应用于机器学习、数据分析和决策支持等领域。贝叶斯定理为我们提供了一种更新概率的方法，当新证据出现时，可以调整对某一事件的信念。本文将通过Python代码示例来展示贝叶斯预测的实际应用，并包含一些可视化内容以帮助理解。
## 贝叶斯定理概述
贝叶斯定理的数学表达式为：
\[ P(A|B) = \frac{P
原创
2024-08-26 04:06:19
164阅读
朴素贝叶斯：基于贝叶斯定理，朴素贝叶斯方法是用于分类的概率模型。当数据集的维数很高时，它们非常有用。贝叶斯定理：
P（A | B ）=P（B | A ）* P（一）P（B ）
使用贝叶斯定理，假设事件B已经发生，我们可以找到事件A发生的概率。在这里，我们认为事件A和事件B是彼此独立的&
转载
2024-07-25 16:46:37
23阅读
目录贝叶斯模型1.判别模型与生成模型2. 基于最小风险贝叶斯决策理论3. 高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis)3.1 高斯判别分析（GDA）与LR的关系4. 朴素贝叶斯模型(Gaussian Discriminant Analysis)4.1 后验概率最大化的含义4.2 学习与分类算法4.3 拉普拉斯平滑5. EM算法（Expectation-Maxim
一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的，而贝叶斯定律就是描述二者之间的关系的。 更进一步将贝叶斯公式
转载
2023-11-29 13:15:04
74阅读
关于朴素贝叶斯算法在本教程中，您将学习Naive Bayes算法，包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法，它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题，那么您将提出监督学习方法。 朴素贝叶斯通过假设属于给定类值的每个属性的概率独立于所有其他属性来简化概率的计算。 这是一个强有力的假设，但会产生一种快速有效的方法。（
转载
2024-06-14 10:07:01
58阅读
贝叶斯模型贝叶斯模型在数据分析中一般用来解决先验概率、分类实时预测和推荐系统等问题，为了理解一下贝叶斯的概念，我们先来看一个例子：某零售企业有三家供货商，记为A1、A2、A3，其供应量和不合格率如下图所示，如果随机从该零售企业中抽取一个产品，其不合格的概率有多大呢？如果抽到的某个产品是不合格的，最有可能是来自于哪个供货商呢？ 上面的两个问题分别需要用先验概率和后验概率进行解答。所以，我们
转载
2023-12-04 23:37:13
245阅读
概述概率在现代机器学习模型中起着重要的作用。然而我们会发现，使用概率分布的图形表示进行分析很有好处。这种概率分布的图形表示被称为概率图模型（probabilistic graphical models）。概率模型的这种图形表示有如下性质：它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，可以用于设计新的模型。通过观察图形，我们可以更深刻地认识模型的性质，如条件独立性。在复杂模型中，复杂的计算可以表示
转载
2023-10-15 08:55:19
282阅读
这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
转载
2023-10-28 17:02:17
272阅读
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treefrom sklearn.model_selection impo
原创
2022-11-10 14:18:03
261阅读
文末也可直接获取实验文档，代码以及相关数据机器学习实验四—基于朴素贝叶斯的wine数据集分类预测 1、 在NaiveBayes.py中定义朴素贝叶斯类，2、 在类中定义方法 （1） 数据预处理 其中data_list是样本集，ratio是训练集与样本集的比例，random是随机种子。 数据预处理部分包括划分训练集与样本集，将字符串转换为float或int型。（2） 进行贝叶斯训练 其中x_trai
转载
2023-08-10 11:19:59
94阅读
若要求分类器给出“该数据实例属于哪一类”的明确答案，可能会产生错误结果。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。“朴素”：整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。一、基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯（贝叶斯决策理论的一部分）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
转载
2024-01-30 05:55:08
103阅读
