通过贝叶斯等方式实现分类器时，需要首先得到先验概率以及类条件概率密度。但在实际的应用中，先验概率与类条件概率密度并不能直接获得，它们都需要通过估计的方式来求得一个近似解。若先验概率的分布形式已知（或可以假设为某个分布），但分布的参数未知，则可以通过极大似然或者贝叶斯来获得对于参数的估计。 极大
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2024-01-15 22:47:12
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这个博主很有意思 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器 参数估计：贝叶斯思想和贝叶斯参数估计
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2017-12-22 01:53:00
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# 如何实现 Python 贝叶斯参数估计
贝叶斯参数估计是一种强大的统计方法，能够根据观察到的数据更新我们对未知参数的信念。这篇文章将教你如何在 Python 中实现贝叶斯参数估计的基本步骤。
## 流程概述
首先，我们来看一下贝叶斯参数估计的基本流程，可以通过下面的表格来说明：
| 步骤 | 描述 |
贝叶斯估计 贝叶斯估计：从参数的先验知识和样本出发。 不同于ML估计，不再把参数θ看成一个未知的确定变量，而是看成未知的随机变量，通过对第i类样本Di的观察，使概率密度分布P(Di|θ)转化为后验概率P(θ|Di)，再求贝叶斯估计。 假设
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2023-07-09 23:25:57
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贝叶斯估计，边缘概率，数据通化
【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验） 贝叶斯优化(BO)的迭代公式:极大似然函数（后验概率最大化）：对数似然：最后化简：（这里表明每计算一次w是O(D^3)的复杂度，其中计算y(xi,w)为D2(w乘以f(xi)为D，生成f(xi)为D)，求L2范数为D，计算y(xi,w)求和为N，计算w2为D2
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2023-07-09 23:03:15
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1. 贝叶斯决策论中有哪些参数需要估计?
2. 如何估计?
3. 最大似然估计与贝叶斯估计的原理
问题描述先验概率\(p(w_k)\)与条件概率\(p(x|w_k)\)在贝叶斯决策理论中扮演着关键角色, 但是在现实情况中这两个概率不是直接摆在你面前, 而是需要通过估计计算得到. 通过什么来估计呢, 一堆样本.
问题描述如下:
已知:一个样本集\(D\)中
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2023-12-11 12:20:28
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NB模型概率估计很差，但分类效果很好。 朴素贝叶斯是产生模型，所以是要求联合概率的。建立 NB分类器有两种不同的方法：一种多项式NB模型，它在文档的每个位置上生成词表中的一个词项。（推荐使用）另外一种方法是多元贝努利模型（multivariate Bernoulli model）或者直接称为贝努利模型 。（该模型常出错，不推荐使用） 小规律小结 小结1：贝叶斯模型里，
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2024-05-18 16:59:32
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经验贝叶斯估计贝叶斯估计的问题定义为根据一些观测数据 x 来估计未知参数 θ，用一个损失函数来衡量估计的准确性，如果用均方误差(MSE)来估计的话，将问题建模为等价于求解后验分布的均值最小均方误差估计器 minimum mean square error (MMSE) estimator上式中需要知道后验概率p(θ|x)，它是利用贝叶斯定理求出来的，因此需要先知道似然函数p(x|θ)以及先验分布p
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2023-11-27 00:08:22
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从零学习Belief Propagation算法（二）本文将记录 Belief Propagation 算法的学习历程，如果您之前没有接触过，而现在刚好需要用到，可以参考我的系列文章。内容稍多将分为几个主题来写。本系列文章将包含以下内容：必备的概率论基础从概率论到概率图模型Bayes 网络Markov 随机场因子图 Factor GraphBelief Propagation算法从零学习Belie
贝叶斯与频率派思想频率派思想 长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球
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2024-07-08 09:57:48
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1. 贝叶斯之参数估计1. 贝叶斯之参数估计1.1. 背景知识1.2. 最大似然估计（MLE）1.3. 最大后验概率估计（MAP）1.4. 贝叶斯估计1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等1.1. 背景知识概率与统计概率：在给定数据生成过程下观测研究数据的性质；模型和参数->数据；推理统计：根据观测的数据，反向思考其数据的生成过程；数据->模型和参数：归纳关系：概率论是统计
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2024-01-15 22:58:13
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贝叶斯决策与参数估计小结
有监督机器学习的问题都是以这种形式出现的:给定training set \(D\): \((x_i, y_i)\), \(i \in \{1,2, \dots, m\}\), \(y_i\in \{1, \dots, c\}\)选一个模型进行训练预测新样本\(x\)的\(y\)贝叶斯决策论采用概率模型, 在\(0-1\)loss
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2024-01-05 23:30:53
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631本文讨论（完备数据的）贝叶斯网的参数估计问题：贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计。假定网络结构是固定的，且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例。参数估计的主要方法有两种：一种基于最大的似然的估计；一种是使用贝叶斯方法。贝叶斯网的MLE参数估计最大似然估计MLE[参数估计：最大似然
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2024-02-20 20:04:16
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学习目的：应对博士申请考核中《最优化理论与算法》的考试。学习材料：《运筹学》第4版 清华大学出版社&《最优化理论与算法》第2版 清华大学出版社&《线性代数》国立交通大学出版社主要内容：一、无约束非线性规划问题二、等式约束非线性规划问题三、不等式约束非线性规划问题四、12个例子一、无约束非线性规划问题1.1 函数存在极值的一阶/二阶必要条件1.2 备注a) “可微”、“Hesse矩阵
学习朴素贝叶斯分类器时，接触到贝叶斯估计，查阅了很多资料，发现对贝叶斯估计这一名词的具体解释不一，故做如下梳理。极大似然估计极大似然估计是频率派提出的参数的点估计方法。 基于参数theta是固定的这一条件, 即使得当前数据集D出现概率最大的参数就是实际参数。 具体求解方法就是对似然函数求导。贝叶斯参数估计贝叶斯参数估计是贝叶斯派提出的参数估计方法。可分为贝叶斯点估计，贝叶斯区间估计，本文暂不涉及区
一、贝叶斯估计的基本概念：（1）在用于分类的贝叶斯决策中，最优的条件可以是最小错误率或最小风险。在这里，对连续变量，我们假定把它估计为所带来的损失为，也成为损失函数。（2）设样本的取值空间为，参数的取值空间为，当用来作为估计时总期望风险为： &nb
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2024-01-09 16:20:24
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Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。关...
原创
2021-05-19 23:37:42
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1/11/2017 11:02:08 PM 考试结束了重新看了一下贝叶斯参数估计（极大似然参数估计思想很简单，不用多说了），感觉贝叶斯参数估计真是内涵很深啊！ 下面两张ppt务必完全每一行都看懂（刘老师的PPT确实做得好啊）第二张PPT讲得很清楚了，关于贝叶斯参数估计的基本条件和步骤。 需要注意的的是p(x|θ)表示的是参数θ给定时，x（也就是数据）的一般分布；而p(D|θ)则表示实际上生成手上这
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2023-10-12 23:10:03
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Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。关...
原创
2021-05-12 14:20:16
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3.3 贝叶斯估计矩估计和极大似然估计方法的优点是比较客观客观，基本由随机采样数据决定。缺点是需要在大样本情况下估计才比较准确。不能把人类知识用于估计。例如，某公司研发新产品，需要估计合格率，这是典型的伯努利分布。按照矩估计和极大似然估计方法，需要试生产大量产品后才能获得比较好的估计，这在实践中十分昂贵和耗时。该公司的研发人员根据同类产品的历史经验和理论分析或仿真，可以对新产品的合格率有个比较可靠
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2023-09-22 20:54:01
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