朴素贝叶斯（Naive Bayes）= Naive + Bayes 。（特征条件独立 + Bayes定理）的实现。零、贝叶斯定理（Bayes' theorem）所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球
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2024-06-14 10:15:38
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马上要成为一个ML/DL方向的工程师，PRML作为经典教材，对于理解一些常用算法的intuition和motivation是非常有益的。虽然是2006年出版的一本书，但是有很多内容仍然值得学习和反思。加之本书有一些习题可以巩固思考，今天开始踏入PRML的学习。① 理论基础如何根据贝叶斯理论推导多项式曲线拟合问题的损失函数，这个需要的基本概率论基础如下加法公式
p(X)=∑Yp(X,Y)
贝叶斯的原理类似于概率反转，通过先验概率推导出后验概率。其公式如下： 在大数据分析中，该定理可以很好的做推导预测，很多电商以及用户取向可以参照此方式，从已有数据推导出未知数据，以归类做后续操作。例如，在一个购房机构的网站，已有8个客户，信息如下：用户ID年龄性别收入婚姻状况是否买房127男15W否否247女30W是是332男12W否否424男45W否是545男30W是否656男32W是是731男1
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2024-08-21 21:18:42
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式：\[P(A|B)=\frac{P(A)P(B|A)}{P(B)}
\]我们把\(P(A)\)和\(P(B)\)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后
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2024-06-13 20:47:47
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贝叶斯优化1、问题的提出2、贝叶斯基础知识3、贝叶斯优化流程3.1 高斯过程回归(GPR)3.2、采集函数 1、问题的提出① 在介绍贝叶斯优化之前，我们先来介绍一下机器学习的一般思路，机器学习可以看作是一个黑盒子模型，我们输入一个X，通过机器学习模型得到一个输出y，也即是： 图中样本矩阵如下图： 通过机器学习模型，我们可以给
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2023-10-11 15:20:19
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文章目录一、条件概率1. 介绍2. 举例2.1 分析2.2 计算二、朴素贝叶斯种类1、高斯朴素贝叶斯2、多项式朴素贝叶斯3、伯努利朴素贝叶斯三、拼字纠错案例1. 介绍2. 代码实现2.1 计算词频2.2 编辑距离2.3 计算拼错概率 一、条件概率1. 介绍条件概率：指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)表示。 在事件B发生的情况下，事件A发生的概率： 推导得： 同理得： 因此：
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2024-06-24 01:06:38
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分层贝叶斯模型对于一个随机变量序列$Y_{1},...,Y_{n} $，如果在任意排列顺序$\pi $下，其概率密度都满足$p(y_{1},...,y_{n})=p(y_{\pi_{1}},...,y_{\pi_{n}}) $，那么称这些变量是可交换的。当我们缺乏区分这些随机变量的信息时，可交换性是$p(y_{1},...,y_{n}) $的一个合理属性。在这种情况下，各个随机变量可以看作是从一个
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2023-11-22 16:56:01
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# Python 贝叶斯优化拟合模型指南
贝叶斯优化是一种用于寻找函数最优解的策略，特别适合在评价代价高昂或时间复杂的情况下使用。本文将指导你如何实现一个贝叶斯优化拟合模型。下面是整个过程的简要流程：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 具体操作 |
|----------|------------
简单的调参法：网格搜索、简单随机抽样贝叶斯优化：假设有一系列观察样本，并且数据是一条接一条地投入模型进行训练（在线学习）。这样训练后的模型将显著地服从某个函数，而该未知函数也将完全取决于它所学到的数据。因此，我们的任务就是找到一组能最大化学习效果的超参数，即求最大化目标函数值的参数。算法流程：贝叶斯优化根据先验分布，假设采集函数（Acquisition function）而学习到目标函数的形状。在
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2024-03-15 08:11:40
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# 贝叶斯多项式拟合：探索不确定的世界
贝叶斯多项式拟合是一种强大的统计工具，能够在面对不确定性和噪声时描述数据的潜在模式。通过引入贝叶斯方法，我们不仅可以获取模型的预测值，还能量化推断的不确定性。本文将带您深入了解贝叶斯多项式拟合，并提供相关的Python代码示例，帮助您在实际问题中灵活应用。
## 贝叶斯方法简介
在传统的最小二乘法拟合中，我们通过最小化预测值与真实值之间的误差来寻找模型
1.朴素贝叶斯简介 朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一个基于贝叶斯理论的分类器。它会单独考量每一唯独特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，朴素贝叶斯的基本数据假设是：各个维度上的特征被分类的条件概率之间是相互独立的。它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。2.例子：新闻分类数据：18846条新闻，标签为
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2024-05-31 10:28:44
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朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍朴素贝叶斯算法（2）案例实现github代码地址引言关于朴素贝叶斯算法的推导过程在朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍中详细说明了，这一篇文章用几个案例来深入了解下贝叶斯算法在三个模型中（高斯模型、多项式模型、伯努利模型）的运用。案例一：多项式模型特征属性是症状和职业，类别是疾病（包括感冒，过敏、脑震荡） 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状职业疾病打喷嚏
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2024-01-20 06:12:05
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主观bayes推理主观贝叶斯方法的概率论基础全概率公
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2023-11-20 06:07:23
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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
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2023-09-25 15:19:08
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一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
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2023-12-17 11:26:17
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贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则
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2023-10-13 12:31:45
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学期末的综述报告我选择了贝叶斯分类，既然已经写了就将它分享一下。 主要目的就是以教促学。 如有问题欢迎在评论区进行讨论。 随着现代社会信息技术的发展，对于数据的挖掘越来越重要，分类是数据挖掘中应用领域极其广泛的技术之
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2023-12-12 19:32:43
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辨析极大似然估计，朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器等
贝叶斯理论应用于机器学习方面产生了多种不同的方法和多个定理，会让人有些混淆。主要有最大后验概率，极大似然估计（MLE），朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。\(\lambda_{ij}\)是将实为\(c_j\)的样本标记为\(c_i\)的损失，则将样本\(x\)标记为\(c_i\)的期
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2024-06-14 10:05:02
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一、朴素贝叶斯分类简介朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯有如下几种：离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB二、原
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2024-01-04 08:07:18
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朴素贝叶斯基础基本概念：条件概率：指事件 AB 已经发生条件下的概率 贝叶斯定理：P(AB)=P(A∣B)∗P(B)--->先验概率：先验概率（Prior Probability）指的是根据以往经验和分析得到的概率。例如以上公式中的 P(A),P(B)P(A),P(B),又例如：XX的概率 P(X)=0.5P(X)=0.5 。其中&
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2023-11-30 21:00:59
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