贝叶斯定理的由来贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）提出得重要概率论理论。贝叶斯定理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，摸出黑球的概率是多大”。而一个自然而然的问题是反过来：“如果我们事先并
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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玩转聊天记录之预测某句话是谁说的上一篇介绍了如何导出微信聊天记录到制作词云的全过程，刚好最近学了朴素贝叶斯的词袋模型，于是，突发奇想，能否用朴素贝叶斯建模来预测：当输入一句话时，判断是我说的还是女票说的。1. 准备工作我和女票的聊天记录Python环境：pandas、jieba、numpy2. python代码实现首先说明一下，这里的朴素贝叶斯是自己实现的，灵活性比较高但是不如调包来的方便。#导入
# 机器学习中的贝叶斯预测
## 引言
在机器学习的众多方法中，贝叶斯预测以其独特的思想和灵活性吸引了许多研究者和应用者。通过对先验知识的整合，贝叶斯方法为我们提供了一种自然的推理方式。本文将探讨贝叶斯预测的基本概念、工作原理及其在机器学习中的应用，并提供相应的代码示例，以帮助读者更好地理解这一主题。
## 贝叶斯预测的基本概念
贝叶斯预测源于贝叶斯定理，这一概念由托马斯·贝叶斯（Thom
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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贝叶斯机器学习你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。贝叶斯和频率论者在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。频率论者有不同看法：他们用概率...
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2016-06-04 15:58:00
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贝叶斯推断及其互联网应用（一）：定理简介 这个时候，我正在翻译Paul Graham的《黑客与画家》。 那本书的第八章，写了一个非常具体的技术问题----如何使用贝叶斯推断过滤垃圾邮件（英文版）。 我没完全看懂那一章。当时是硬着头皮，按照字面意思把它译出来的。虽然译文质量还可以，但是心里很不舒服，下决心一定要搞懂它。 一年过去了，我读了一些概率论文献，逐渐发现贝叶斯推断并不难。原理的部分相当容易
参考： 代码段需完善假设这里要被分类的类别有两类，类c1和类c2，那么我们需要计算概率p(c1|x,y)和p(c2|x,y)的大小并进行比较：如果：p(c1|x,y)>p(c2|x,y),则(x,y)属于类c1p(c1|x,y)<p(c2|x,y),则(x,y)属于类c2我们知道p(x,y|c)的条件概率所表示的含义为：已知类别c1条件下，取到点(x，y)的概率；那么p(c1|x,y)
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2023-11-29 10:14:59
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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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你是一名经验丰富的程序员，但是bug仍然暗藏在你的代码中。实现一个极其困难的算法后，你决定在一个简单的例子上测试自己的代码。过了。然后在一个稍稍困难的问题上进行测试，还是过了。接着这样下去，更加复杂的问题，都过了！你开始相信自己的代码莫有问题了～如果你这样子进行思考，那么祝贺你，你是在如贝叶斯主义者那样进行思考！贝叶斯推断只是简单地在考虑了新的证据后，更新你的信念。贝叶斯主义者很少对于一个结果很
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2024-05-20 12:02:36
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看到一篇既有理论又有实例的博文，清晰易懂地讲解了朴素贝叶斯，将实例转载过来，作为备忘。 下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子，为了简单起见，对例子中的数据做了适当的简化。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以检测出这些不真实账号，从而在一些运营分析报告中避免这些账号的干扰，亦可以加强对SNS
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2024-01-25 22:08:27
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1、基本概念（原文地址）在机器学习中，朴素贝叶斯是一个分类模型，输出的预测值是离散值。在讲该模型之前首先有必要先了解贝叶斯定理，以该定理为基础的统计学派在统计学领域占据重要的地位，它是从观察者的角度出发，观察者所掌握的信息量左右了观察者对事件的认知。贝叶斯公式如下：其中，P(B∣A) 是事件 B 在另一个事件 A已经发生条件下的概率,∑AP(B∣A)P(A) 表示A所有可能情况下的概率，现在要来求
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2024-01-21 01:03:19
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朴素贝叶斯常见面试题1、 朴素贝叶斯与LR的区别？朴素贝叶斯是生成模型，根据已有样本进行贝叶斯估计学习出先验概率P(Y)和条件概率P(X|Y)，进而求出联合分布概率P(XY),最后利用贝叶斯定理求解P(Y|X)，而LR是判别模型，根据极大化对数似然函数直接求出条件概率P(Y|X)；朴素贝叶斯是基于很强的条件独立假设（在已知分类Y的条件下，各个特征变量取值是相互独立的），而LR则对此没有要求；朴素贝
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2024-01-15 09:48:55
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因为目前来看，最常用的贝叶斯优化方法是基于高斯过程的，所以本篇blog主要记录基于高斯过程的贝叶斯优化方法的使用(不讲理论，不讲理论~)一、贴两个比较关键的基于高斯过程的贝叶斯优化包:我个人更加推荐第一个，实现和修改起来更加的方便。二、关于贝叶斯优化方法，注意最大的一个特点就是对参数的优化，其实它也可以理解为一个搜索问题。所以注意BayesianOptimization的包中的block_xxx&
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2023-12-12 12:11:11
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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)}}
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2024-01-16 14:32:06
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最近的热播剧《天才基本法》中，提到了很多有趣的数学知识点，比如“亲和数”“巴什博奕”“孔明棋”“七桥问题”等等，让很多观众直呼不明觉厉。其中，最让Mr.Tech感兴趣的是剧中男女主参加数学建模大赛时用到的贝叶斯网络。▲女主使用贝叶斯网络进行算法建模，来预测嫌犯行动轨迹和抓捕时间方位。图片截图自电视剧《天才基本法》贝叶斯网络是一种分类算法，被广泛地应用于医疗诊断、风控等业务场景中，并发挥着重要作用。
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2023-10-28 10:24:03
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