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&
转载
2023-11-30 21:00:59
66阅读
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
转载
2024-06-14 10:15:38
81阅读
点赞
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
转载
2024-01-20 06:12:05
127阅读
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
转载
2023-09-25 15:19:08
111阅读
主观bayes推理主观贝叶斯方法的概率论基础全概率公
转载
2023-11-20 06:07:23
114阅读
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
转载
2023-10-13 12:31:45
51阅读
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
转载
2023-12-17 11:26:17
127阅读
# Python贝叶斯实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Python贝叶斯算法。下面是整个实现过程的流程。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 收集数据 |
| 2. | 准备数据：将数据转换为适合进行贝叶斯算法的格式 |
| 3. | 分析数据：使用贝叶斯公式计算概率 |
| 4. | 训练算法：从数据中计算出概率 |
|
原创
2023-07-22 18:18:03
92阅读
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
转载
2024-01-04 08:07:18
69阅读
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
转载
2023-12-12 19:32:43
12阅读
1.1.10. Bayesian Regression一、简介贝叶斯概率理论体系在机器学习中有着举足轻重的地位。其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），
转载
2023-09-28 01:06:27
152阅读
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
转载
2024-06-14 10:05:02
43阅读
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
转载
2024-08-21 21:18:42
37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
160阅读
编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
转载
2023-12-12 19:53:52
86阅读
认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起，本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。(一). 概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1. \( X \): 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} \)
转载
2024-01-16 14:25:20
331阅读
贝叶斯定理相关公式：先验概率P(A)：在不考虑任何情况下，事件A发生的概率条件概率P(B|A)：事件B发生的情况下，事件B发生的概率后验概率P(A|B)：在事件B发生之后，对事件A发生的概率的重新评估全概率：如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率为：A和A’的概率分别乘以B对这两个事件的概率之和。贝叶斯定理：朴素贝叶斯：对于给定样本的特征向量；根据贝叶斯公式，该样本的类别的概率为：假
转载
2023-10-08 15:16:53
30阅读
贝叶斯学习（二）一：贝叶斯网络简介 贝叶斯网络（Bayesian network），又称信念网络（belief network）或是有向无环图模型（directed acyclic graphical model），是一种概率图型模型。 贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。从1988年由Pearl提出后，已经成为近几年来研究的热点.。
转载
2023-10-06 13:41:48
173阅读
这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 general 且强大的推理框架，文中你会看到很多有趣的应用。1. 历史托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）同学的详细生平在这里。以下摘一段 wikipedia 上的简介：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
转载
2024-01-15 22:49:35
152阅读
贝叶斯公式=贝叶斯定理贝叶斯公式到底想说啥贝叶斯公式就是想用概率数学来表示事件发生依赖关系。贝叶斯公式长下面这样：用图形怎么表示贝叶斯公式就是X的面积。就是Y的面积。是什么？是指Y发生的情况下X发生的概率。用图形表示就是，只看Y的情况下Y里面的X占比多少。这不就是相交部分除以Y的面积么？相交部分计算方式=X的面积*相交部分占X的比率。再看看前面的公式就完全能理解了。贝叶斯公式在机器学习中有什么用？
转载
2023-10-07 14:56:56
124阅读
