贝叶斯算法解决分类问题，属于监督学习算法贝叶斯公式 在已知样本的特征B的基础之上，我们利用贝叶斯公式与训练集数据，计算测试样本属于A1，A2等各类的条件概率，其中概率最大的类别被认为是样本所属类别。朴素贝叶斯在贝叶斯公式的基础上，我们假设每个特征都是相互独立的： 在假设的基础上这样我们就能进行实际计算了现对邮件分类例子进行解读：训练分类器：def trainNB0(trainMatrix,tra
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2023-12-26 22:37:38
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贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Networks）也被称为信念网络（Belif Networks）或者因果网络（Causal Networks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理变得在逻辑上更为清晰、可理解性强。对于贝叶斯网络，我们可以用两种方法来看待它：首先贝叶斯网表达了各个节点
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2023-10-26 21:17:21
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贝叶斯网是关于属性的，有向线表示“依赖”性的父子关系；通过属性的条件概率表CPT来描述。 有向图转化为无向图：让两亲联姻（连接两结点），称为道德化。 网络结构也是“超参数”，如何选择该“超参数”？ 贝叶斯图络学习：两级搜索法贝叶斯网结构贝叶斯网（也称信念网）记为结构：是一个有向无环图DAG，每个结点对应于一个属性（记住：贝叶斯网是关于属性的，不少同学错记成关于样本的），有向线表示“依赖”性的父子关
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2024-02-02 06:39:34
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0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的（当然，有了一定的基础后，便可
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2024-01-23 10:34:53
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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)，
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2023-11-16 19:42:29
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贝叶斯网络是一种信念网，基于有向无环图来刻画属性之间的依赖关系的一种网络结构，并使用条件概率表（CPT）来描述联合概率分布。 具体来所，一个贝叶斯网络B由结构G和参数 两部分构成，B=（G, θ），网络结构G是一个有向无环图，点对应每一个属性，设父节点为π，所以包含了每个属性的条件概率表为，如图所示： 结构 以结构表达了属性之间的条件独立性，给定父节点集，假设每个属性与它的非后裔属性独立，于是
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2023-07-23 19:16:26
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1、重新考虑上一篇的例子 在前面我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级
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2024-01-04 09:59:34
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目录朴素贝叶斯贝叶斯定理分类算法之贝叶斯网络（Bayesian networks）1、贝叶斯网络的解释和举例2、贝叶斯网络的定义及性质3、贝叶斯网络的构造和学习4、贝叶斯网络的应用及示例识别作者小项目：目录朴素贝叶斯贝叶斯定理分类算法之贝叶斯网络（Bayesian networks）1、贝叶斯网络的解释和举例2、贝叶斯网络的定义及性质3、贝叶斯网络的构造和学习4、贝叶斯网络的应用及示例朴素贝叶斯&
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2023-12-14 02:26:38
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本文是利用matlab贝叶斯网络构建工具FullBNT创建一个贝叶斯网络并做一些简单的推理工作的一个学习笔记。 快速导航一、原理二、构建贝叶斯网络1、安装贝叶斯网络构建工具FullBNT2、着手构建网络【例子1】【例子2】三、构建贝叶斯网络后要解决什么问题 一、原理贝叶斯网络的原理是贝叶斯定理。 利用贝叶斯网络解决推理问题的核心就是，利用已知的“正向概率”求解“逆向概率”。二、构建贝叶斯网络1、安
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2023-10-22 08:47:53
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贝叶斯网的目的是为了从已知属性推测其他未知属性的取值。贝叶斯网是描述属性间依赖关系的有向无环图，并使用概率分布表描述属性的联合概率分布。如下图（A指向B表示B依赖于A）：贝叶斯网由结构G和参数Θ组成，即B=<G,Θ>。Θ定量描述了属性间的依赖关系，即Θ包含了每个属性条件概率表。我们要做的就是构建一个尽量能准确反应属性间依赖关系的贝叶斯图。常使用“评分搜索”。定义评分函数（稍后解释
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2024-08-28 22:04:15
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从主函数中的创建贝叶斯分类器实例开始，首先跳转到naïve_bayes.py文件中的fit方法中，进行拟合朴素贝叶斯分类器。在fit方法中声明了两个零矩阵，维度分别是[n_classes,]和[n_classes,n_features] （这两个矩阵的填充实在_count方法中。）
跳转到MultionmialNB类中的_count方法中。
首先判断X中是否有负值。 validatio
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2023-11-02 06:42:53
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Python机器学习算法实现 Author：louwill 在上一讲中，我们讲到了经典的朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯的一大特点就是特征的条件独立假设，但在现实情况下，条件独立这个假设通常过于严格，在实际中很难成立。特征之间的相关性限制了朴素贝叶斯的性能，所以本节笔者将继续介绍一种放宽了
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2023-10-26 10:52:45
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贝叶斯推断： P(A)为先验概率，即B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断 P(A|B)为后验概率，即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估 贝叶斯推断的含义：先预估一个先验概率，然后加入实验结果，看这个实验到底是增强还是削弱了先验概率，由此得到更接近事实的后验概率。朴素贝叶斯朴素贝叶斯：特征之间是相互独立分词词向量模型（1） **One_hot representation:**每个文
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2024-04-10 19:03:04
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1 贝叶斯方法 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，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？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么
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2023-06-12 11:17:37
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
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2023-12-08 09:47:03
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贝叶斯网络(Bayesian network)又被称为信念网络( Belief network),是一种通过有向无环图( Directed acyclic graph, DAG)表示一组随机变量及其条件依赖概率的概率图模型。在概率图中，每个节点表示一个随机变量，有向边表示随机变量之间的依赖关系，两个节点若无连接则表示它们是相互独立的随机变量。用条件概率表示变量间依赖关系的强度，无父节点的节点用先验
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2024-04-10 18:35:54
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瞿锡垚
1 ，刘学军 1 ，张礼 2
（1.南京航空航天大学，计算机科学与技术学院，江苏 南京 211106；
2.南京林业大学，信息科学技术学院，江苏 南京 210037）摘 要 ：贝叶斯网络作为一种不确定知识表示网络，由网络结构和各节点的条件概率表组成，在解决系统决策问 题方面具有先天的理论优势。目前在大多数贝叶斯网络的应用中，各节点条件概率表的产生均是以人工输入的方 式完成，这在一些拥有较多
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2024-06-13 15:36:01
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Python机器学习算法实现 在上一讲中，我们讲到了经典的朴素贝叶斯算法。朴素贝叶斯的一大特点就是特征的条件独立假设，但在现实情况下，条件独立这个假设通常过于严格，在实际中很难成立。特征之间的相关性限制了朴素贝叶斯的性能，所以本节笔者将继续介绍一种放宽了条件独立假设的贝叶斯算法——贝叶斯网络(Bayesian Network)。贝叶斯网络的直观例子&
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2023-11-10 03:07:14
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我在空闲的时间里一直在做这种事。我想我现在是我的第三个或第四个版本的这个相同的问题。我实际上准备发布另一个版本的Fathom(https://github.com/davidrichards/fathom/wiki)包括动态贝叶斯模型和不同的持久层。正如我试图让我的答案清楚，它已经相当长。我为此道歉。这里是我一直在攻击的问题，这似乎回答了你的一些问题(有点间接)：我开始与犹太珍珠的信念传播在贝叶斯
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2024-08-28 22:05:45
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1.3、贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： &n
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2023-12-28 15:57:00
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