使用MATLAB进行贝叶斯准则检测贝叶斯检测原理前提假设代价因子: C00–信号发0，并且接收为0的代价 C10–信号发1，接收为1的代价 C11–信号发1，并且接收为1的代价 C01–信号发1，接收为0的代价 先验概率： PH1: 发送端，发送信号1的概率 PH0: 发送端，发送信号0的概率 概率转移机构： p(x|H1): 发送端发送1时，接收端接收到的信号的概率密度函数 p(x|H0):
转载
2024-04-10 04:52:17
147阅读
目录一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.1 朴素贝叶斯1.2 贝叶斯决策理论二、条件概率三、使用条件概率来分类四、使用朴素贝叶斯进行文档分类五、使用Python进行分类5.1 准备数据：从文本中构建词向量5.2 训练算法：从词向量计算概率5.3 测试算法：根据现实情况修改分类器5.4 准备数据：文档词袋模型六、电子邮件垃圾过滤6.1 准备数据：切分文本6.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证
转载
2024-07-08 10:06:03
58阅读
一、测量不确定度来源 任何测量值都不是绝对准确的，最初使用误差来衡量 测量值与真值之间的差异。 误差=随机误差+系统误差，由于各种因素的存在，每次测量时 测量值与真值之间的差异应该有所同，但会介于一定范围内。误差值是个点值不
转载
2024-05-01 17:37:35
58阅读
1. 随机事件及其运算0x1：随机试验在自然界和人类活动中，发生的现象多种多言，有确定性现象（例如偶数能够被2整除），也有不确定的随机现象（例如新生婴儿是男孩还是女孩）。概率论便是一门研究随机现象的统计规律性的数学学科。随机现象在一次试验中呈现不确定的结果，而在大量重复试验中结果将呈现某种规律性，例如相对比较稳定的全国性别比例，这种规律性称为统计规律性。为了研究随机现象的统计规律性，就要对客观事物
在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，要么是决策函数\(Y=f(X)\)，要么是条件分布\(P(Y|X)\)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出\(Y\)和特征\(X\)的联合分布\(P(X,Y)\)，然后
转载
2024-01-15 22:59:29
56阅读
http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_one.html 贝叶斯推断及其互联网应用
转载
2024-07-08 10:07:42
78阅读
# Python贝叶斯网络不确定性预测
## 简介
在机器学习和数据分析领域，贝叶斯网络是一种强大的工具，用于建模和预测变量之间的关系。它能够通过观察变量之间的条件概率来推断未知变量的概率分布。而不确定性预测是指在给定数据和模型的情况下，对未来结果的预测能力。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现贝叶斯网络不确定性预测。我将向你展示整个流程，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现
原创
2024-01-14 09:19:30
251阅读
近期接到一个任务，帮老师训练一个贝叶斯网络，进而使用接到的网络进行新的推算（经管方面的），毕竟是第一次实际使用机器学习做课题，难免有些鸡冻。下面咱的干货是具体的过程：1、（总体网络）首先，给出的是22个特征，这22个特征里面中9个输入，另外3个输出，10个中间变量，贝叶斯网络如下：2、（资料）开始不知道有现成的BNT包能解决先验概率的问题，所以开始在写matlab计算9个输入的先验概率，即是挨个统
转载
2023-08-17 19:26:58
0阅读
贝叶斯可靠性评估 第一节 贝叶斯统计简介 1. 贝叶斯的基本出发点 2. 先验分布和后验分布 3. 贝叶斯推断 4. 经验贝叶斯方法 第二节 常见故障分布下的贝叶斯推断 1. 二项分布的贝叶斯估计 2. 指数分布的贝叶斯估计 第一节 贝叶斯统计简介 1.1 贝叶斯的基本出发点 贝叶斯学派的最基本的观点是：任一未知量都可看作一个 随机变量，应该用一个概率分布去描述其未知状况。在抽 样前就有关于目标变
转载
2024-08-18 09:54:58
92阅读
、原文作者：张洋说实话贝叶斯网络还没有完全搞懂，在这里只给大家一个简单的解释。1.1、摘要 在上一篇文章中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
转载
2024-04-25 10:40:21
32阅读
文章目录1. 完备数据的结构学习基于评分搜索定义评分函数基于贝叶斯统计的评分K2评分BD（Bayesian Dirichlet）评分BDeu（Bayesian Dirichlet eu）评分基于信息理论的评分MDL评分函数AIC评分函数MIT评分函数搜索方法K2算法爬山(hillclimbing)算法GES (greedy equivalent search)算法基于约束|依赖统计基于分解基于M
转载
2023-12-04 23:31:39
935阅读
图解贝叶斯公式 文章目录图解贝叶斯公式前言：参考链接：公式背景：以一个例子来理解先验和后验概率：贝叶斯公式：常见名词我的图：总结：联系方式： 前言：老规矩，先说说为什么要写这篇博客。 研一上《模式识别》和《机器学习》的时候，我是弄懂了贝叶斯公式的，当时还觉得这个简单，我理解了。 但是一段时间没用了之后，我自己推导不出来了。 模糊的印象就是，我当时在百度百科上找到了一个非常好的图解例子； 为什么有这
转载
2024-01-12 15:00:39
77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
目录一、定义贝叶斯方法朴素贝叶斯算法 二、贝叶斯公式先验概率后验概率贝叶斯定理三、朴素贝叶斯分类器四、拉普拉斯修正五、垃圾邮件分类 数据集朴素贝叶斯算法运行结果小结一、定义贝叶斯方法贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主
转载
2023-11-02 10:08:35
142阅读
作为牧师的贝叶斯，生命里充满了天真的想法和浪漫色彩，他甚至把感性因素和理想主义注入到科学的实践中，但这丝毫没有影响一个伟大的方法的诞生。
原创
2021-07-27 09:31:42
2017阅读
本节旨在介绍模型核查方法，从以下三个方面阐述：背景，主要介绍模型核查的逻辑，引出后验预测核查；介绍后验预测核查的过程；通过 rethinking 包实现一个二项分布的例子。1. 背景在建模方法上，乔治·博克斯的观点广为流传：
"Remember that all models are wrong; the practical question is how wrong do they hav
转载
2024-07-04 22:07:19
48阅读
01 贝叶斯算法 - 朴素贝叶斯02 贝叶斯算法 - 案例一 - 鸢尾花数据分类03 贝叶斯算法 - 案例二 - 新闻数据分类之前聚类算法中讲了__无向图__的聚类算法 - __谱聚类__。13 聚类算法 - 谱聚类本章介绍的贝叶斯算法是__有向图__的聚类算法。区别:__谱聚类__的无向图里的点里放的是__样本__。__贝叶斯网络__的有向图的点里放的是__样本的特征__。六、贝叶斯网络把某个研
转载
2023-12-01 23:07:44
35阅读
前面学习了朴素贝叶斯的原理，并且利用朴素贝叶斯原理对西瓜数据集3.0数据集进行了分类：朴素贝叶斯（Naive Bayes）原理+编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，今天我们更进一步，来探讨一下贝叶斯网络的原理以及应用。 贝叶斯网络1.定义2.概率流动的影响性2.1独立的概念2.2通过网络判定条件独立3.有效迹3.1定义3.2条件独立与有效迹3.3 D-separation3.4判断独立性4
转载
2023-09-09 07:27:01
279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
117阅读
