一、贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯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。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。1、条件概率 概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。 条件概率指的是某一事件A已经发生了条
1. 贝叶斯决策理论贝叶斯决策理论是解决分类问题的一种基本统计途径，其出发点是利用概率的不同分类决策，与相应决策所付出的代价进行折中，它假设决策问题可以用概率的形式描述，并且假设所有有关的概率结构均已知。2. 各种概率及其关系先验概率：后验概率：类条件概率：贝叶斯公式：3. 最小错误率准则判别\(x\)属于\(w=\omega_i\)的错误率：判别准则：\(c\)是所有类别总数，根据该将\(x\)
贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：★已知类条件概率密度参数表达式和先验概率★利用贝叶斯公式转换成后验概率★根据后验概率大小进行决策分类例如：一座别墅在过去的
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2014-05-18 09:44:30
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目录贝叶斯决策贝叶斯决策理论贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式从全概率公式推导贝叶斯公式贝叶斯公式应用贝叶斯决策贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论：在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计。贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式若果\(A\)和\(B\)相互独立，则有\(p(A,B) = p(A)p(B)\)，并有条件概率公式\[p(A|B) = {\frac{p(A,B)}{p(B)}}
1.概念将分类看做决策，进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率，也即后验概率。考虑先验概率意味着对样本总体的认识，考虑类条件概率是对每一类中某个特征出现频率的认识。由此不难发现，贝叶斯决策的理论依据就是贝叶斯公式。2.理论依据2.1 最小错误率贝叶斯决策贝叶斯决策的基本理论依据就是贝叶斯公式（式1），由总体密度P(E)、先验概率P(H)和类条件概率P(E|H)计算出后验概率P(H|E)，判
最小风险决策最小风险决策是贝叶斯决策的一般形式。引入决策代价loss：，表示原本属于类j，被错分为类i所产生的风险（BTW，与并不相等，有时相差很大。比如肿瘤检测时）。则条件风险 ，贝叶斯决策就要选择最小化该条件风险的类别i。当为0/1损失时，，最小风险决策退化为最小错误率决策，或最大后验决策。带拒识的决策在很多模式识别应用中，当最大后验也不是很高，也就是置信度低的情况下，很可能出现了不
目录一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.1 朴素贝叶斯1.2 贝叶斯决策理论二、条件概率三、使用条件概率来分类四、使用朴素贝叶斯进行文档分类五、使用Python进行分类5.1 准备数据：从文本中构建词向量5.2 训练算法：从词向量计算概率5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器5.4 准备数据：文档词袋模型六、电子邮件垃圾过滤6.1 准备数据：切分文本6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证
【此文介绍了贝叶斯公式】现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 5 7 1
文章目录朴素贝叶斯离散型的算法描述：代码实现：实现一个NaiveBayes的基类，以便扩展：实现离散型朴素贝叶斯MultiomialNB类：实现从文件中读取数据：测试数据：代码测试： 朴素贝叶斯离散型的算法描述：代码实现：看算法描述比较好实现，但是实际实现起来，还是有一定难度喔有一点需要注意，在看代码或者实现代码过程中，你必须知道矩阵的每一个纬度是什么含义，
这是写代码看代码的基础注释比较详细，
数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例，严格意义上讲，我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面，只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量，比如投掷的姿势、力度、方向，甚至风速和地面的材质都会影响结果。也许这些变量实际上是可以观测的，但我们对这些变量对结果的影响缺乏必要的认知，所以退而求其次，把投掷硬币作为一个随机过程来建模，并用概率理论对其进行分
原创
2022-01-07 15:56:43
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数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例，严格意义上讲，我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面，只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量，比如投掷的姿势、力度、方向，甚至风速和地面的材质都会影响结果。也许这些变量实际上是可以观测的，但我们对这些变量对结果的影响缺乏必要的认知，所以退而求其次，把投掷硬币作为一个随机过程来建模，并用概率理论对其进行分...
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2021-06-07 23:30:47
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1. 什么是Bayesian Decision Theory?
2. 它的决策依据是什么?
什么是贝叶斯决策理论?学过概率论的人都知道大名鼎鼎的贝叶斯公式:\[P(B|A) = \frac {P(A|B)P(B)}{P(A)}
$$.
贝叶斯决策理论就是以贝叶斯公式为基础的决策理论, 以最似然解为解. 直白粗暴地说, 哪个有把握就选哪个. 这里的把
上一节我们介绍了监督学习的整体框架和基本的要点，按照总分的思考方式，接下来我们要分别介绍相应的一些算法了。今天这节我们来看看贝叶斯定理在机器学习中的应用。本章要点如下：1. 贝叶斯定理；2. 分类中的贝叶斯定理；3. 风险和效用度量；4. 关联规则；一、贝叶斯定理 贝叶斯定理来源于统计学中的条件概率，它可以揭示两个变量间的对应关系，基本公
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2015-04-28 09:00:43
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1、简单例子引入 2、先验概率 3、后验概率 4、最小错误率决策 5、最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下，我们可以快速的将街上的人分成男和女两类。这里街上的人就是我们观测到的样本，将每一个人分成男、女两类就是我们做决策的过程。上面的问题就是一个分类问题。 分类可以看作是一种决策，即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策。 假定我手里...
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2021-07-29 10:51:58
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参考课件：https://wenku.baidu.com/view/c462058f6529647d2728526a.html 错误率最小化和风险最小化 代码：
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2022-07-16 00:31:42
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机器学习: 贝叶斯决策 1
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2016-03-27 09:18:00
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Minimizing the Classification Error Probability我们接下来将要证明，Bayes分类器是使得错分概率最小化的一个最佳选择，假设R1是w1这一类的样本特征所在的区域， R2是w2这一类的样本特征所在的区域,那么,如果一个样本特征原来是属于w2却落在区域R1，
即x∈R1,或者一个样本特征原来是属于w1却落在区域R2，
即x∈R2,那么这就会产生一个决策
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2016-03-31 16:59:00
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贝叶斯理论是决策领域的一个重要分支，属于风险型决策的范畴。风险型决策的基本方法是将状态变量看成随机变量，用先验分布表示状态变量的概率分布，用期望值准则计算方案的满意程度。但是在日常生活中，先验分布往往存在误差，为了提高决策质量，需要通过市场调查来收集补充信息，对先验分布进行修正，然后用后验分布来决策，这就是贝叶斯决策。一、贝叶斯应用示例先验概率: 一所学校里面有 60% 的男生，40% 的女生。男
贝叶斯优化对lightGBM最优超参数进行估计 相对遗传算法和模拟退火来说，利用贝叶斯估计的算法对超参数调参有着明显的速度优势，因为是对历史运行参数进行高斯过程或者TEP的方法去估计，所以不需要在空间里反复随机的搜索，所以很快就能估计出一个比较不错的参数解。 但是相对前两种方法和粒子群优化之类的进化算法来说，贝叶斯估计容易受到历史参数统计的限制，难以像传统优化算法一样通过随机过程跳出局部空间。且对
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)，
