1. 朴素贝叶斯的理论基础贝叶斯定理、特征条件独立假设就是朴素贝叶斯的两个重要的理论基础。1.1 贝叶斯定理P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：
贝叶斯定理便是基于条件概率，通过P(A|B)来求P(B|A)：
顺便提一下，上式中的分母P(A),可
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
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2023-10-07 15:44:45
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贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的一则定理。在参数估计中可以写成下面这样： 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率(在B发生的情况下A发生的可能性)，
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2024-01-25 20:39:22
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什么是Bayes所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。注：P(A|B)：在数据B的支持下，A发生的概率，也叫后验概率。注：P(B|A)：给定某参数A的概率分布：也叫似然函数。该公
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2024-05-02 13:58:25
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一、贝叶斯定理机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率，也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。1. 判别式模型：直接通过建模P（结果|特征）的方式来预测结果，典型代表如决策树，BP神经网络、支持向量机等。2. 生成式模型：先对联合概率分布P（特征，结果）进行建模，然后通过下面的公式得到P（结果|特征），贝叶斯就是通过这种方法来解决问题。当然贝叶斯的本质公式
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2024-01-08 15:18:45
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在我们的生活中有很多事情可以追溯其因果关系。而在一定的条件下，我们可以根据贝叶斯公式由果去追溯它的因。贝叶斯公式在生活中的应用主要有疾病诊断，企业的资质评判，诉讼，市场预测，邮件过滤等方面。贝叶斯公式的推断是一种统计学的方法，可以用来估计统计量的发生概率的作用。本文举了两个例子，探讨了我们在生活对事件的判断的可靠性，从而使我们更加的知道我们平时一些概率问题要怎样去理性的判断与推测。那么什么是贝叶斯
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2024-01-04 09:59:56
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# 使用贝叶斯方法进行预测的初学者指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，用于更新对某一事件的概率估计。近年来，随着数据科学和人工智能的发展，贝叶斯预测在各种领域中得到了广泛应用。下面我们将带你了解如何使用Python实现贝叶斯预测。
## 流程概述
在开始之前，我们需要明确实现贝叶斯预测的步骤。以下是整个流程的总结：
| 步骤编号 | 步骤描述
# 贝叶斯预测：简单易懂的入门指南
贝叶斯预测是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，广泛应用于机器学习、数据分析和决策支持等领域。贝叶斯定理为我们提供了一种更新概率的方法，当新证据出现时，可以调整对某一事件的信念。本文将通过Python代码示例来展示贝叶斯预测的实际应用，并包含一些可视化内容以帮助理解。
## 贝叶斯定理概述
贝叶斯定理的数学表达式为：
\[ P(A|B) = \frac{P
原创
2024-08-26 04:06:19
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关于朴素贝叶斯算法在本教程中，您将学习Naive Bayes算法，包括它的工作原理以及如何在Python中从头开始实现它。朴素贝叶斯算法是一种直观的方法，它使用属于每个类的每个属性的概率来进行预测。 如果您想要概率性地建模预测建模问题，那么您将提出监督学习方法。 朴素贝叶斯通过假设属于给定类值的每个属性的概率独立于所有其他属性来简化概率的计算。 这是一个强有力的假设，但会产生一种快速有效的方法。（
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2024-06-14 10:07:01
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贝叶斯模型贝叶斯模型在数据分析中一般用来解决先验概率、分类实时预测和推荐系统等问题，为了理解一下贝叶斯的概念，我们先来看一个例子：某零售企业有三家供货商，记为A1、A2、A3，其供应量和不合格率如下图所示，如果随机从该零售企业中抽取一个产品，其不合格的概率有多大呢？如果抽到的某个产品是不合格的，最有可能是来自于哪个供货商呢？ 上面的两个问题分别需要用先验概率和后验概率进行解答。所以，我们
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2023-12-04 23:37:13
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概述概率在现代机器学习模型中起着重要的作用。然而我们会发现，使用概率分布的图形表示进行分析很有好处。这种概率分布的图形表示被称为概率图模型（probabilistic graphical models）。概率模型的这种图形表示有如下性质：它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化，可以用于设计新的模型。通过观察图形，我们可以更深刻地认识模型的性质，如条件独立性。在复杂模型中，复杂的计算可以表示
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2023-10-15 08:55:19
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这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2023-10-28 17:02:17
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知识储备 相互熵 信息增益（互信息） 条件概率： 全概率公式： 贝叶斯公式： 思考问题： 给定一个样本D，计算样本A1, A2, ...An发生的概率哪一个可能是会是最正确的呢？又怎样通过贝叶斯来解决这个问题？通过贝叶斯公式 选择n个样本中概率最大的那个作为最后的结论。p(D)是常数，假定p(Ai)的发生概率近似相等。则有一下推导公式
1.1.9. 贝叶斯回归
可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值
可以通过在模型的超参数上引入 uninformative priors
`Ridge Regression`_ 中 使用的正则化项等价于在一个参数为 且精度为 的高斯先验下寻找 一个最大的后验的解。而且并不是手动设置 lam
# Python 贝叶斯模型预测
贝叶斯模型是一种统计推断方法，利用贝叶斯理论对数据进行分析和预测。它在实际应用中具有很大的灵活性和广泛的适用性，特别是在分类、回归等机器学习任务中。本文将介绍贝叶斯模型的基本原理，并通过 Python 代码示例展示如何构建和应用贝叶斯模型进行预测。
## 贝叶斯理论的基本概念
贝叶斯理论源自于 Thomas Bayes 提出的贝叶斯定理，表达式为：
$$
原创
2024-10-20 05:38:25
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# 贝叶斯回归预测的简要介绍及Python示例
在统计学和机器学习领域，贝叶斯回归作为一种常见的回归方法，越来越受到研究者和应用者的关注。与传统的线性回归不同，贝叶斯回归不仅仅提供了对目标变量的点估计，还为每个预测值提供了一个概率分布，这在处理不确定性时显得尤为重要。本文将简要介绍贝叶斯回归的原理，并提供一个Python示例，包括制作饼状图和甘特图的部分。
## 贝叶斯回归的基本原理
贝叶斯
贝叶斯预测方法Oracle白皮书2006年 9月更新贝叶斯预测方法简介贝叶斯方法将先验和后验知识相结合来模拟时间序列数据。预测的关键是要 也就是说，我们知道如果抛掷一枚硬币，出现正面和反面的概率找到一个能生成最佳均为 0.5——这是先验知识。因此，如果我们拿一枚硬币抛掷 10预测的模型，而不是最适合历史数据的模 次，我们预期会出现 5 次正面，5 次反面。但如果实际结果是出型。最能解释历史数 现了
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2024-05-30 09:08:39
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贝叶斯处理多分类问题时，对于不同的数据特征要采用不同的贝叶斯变体。这里主要说下处理“连续型”变量的高斯贝叶斯分类和处理”离散型“变量的多项式贝叶斯分类。回顾：贝叶斯公式p(x)：对于输入的每个x值是随机的，它们应该有相同的概率，所以P(x)不需要求解。 p(yk)：表示先验知识，即 yk类别出现的频数/总样本数。 P(x|yk)：对于贝叶斯的几种不同变体，主要是假设x在不同分布（高斯、伯努利、多项
使用贝叶斯方法进行雨天预测，实际上是一个数据科学与机器学习的有趣结合。我们将用 Python 来实现这一目标，详细记录整个过程，包括各个步骤和实现细节。下面，我们一步一步来探索如何用 Python 贝叶斯预测下雨。
## 环境准备
在开始之前，我们首先需要搭建好我们的开发环境。这里列出了一些必要的依赖和库。确保你已经安装了 Python 及相关的库。
| 库名 |
本文的主题是“贝叶斯网络”（Bayesian Network） 贝叶斯网络是一个典型的图模型，它对感兴趣变量（variables of interest）及变量之间的关系（relationships）进行建模。当将贝叶斯模型与统计技术一起使用时，这种图模型分析数据具有如下几个优势：(1) 贝叶斯学习能够方便的处理不完全
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2023-10-24 11:05:17
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