贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理（贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。这个名称来自于托马斯•贝叶斯。 通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式
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2024-01-12 15:00:42
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我们经常会需要在已知P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)时计算P(x∣y)P(x|y)P(x∣y)。幸运的是，如果还知道P(x)P(x)P(x)，我们可以用贝叶斯定理来实现这一目的：P(x∣y)=P(y∣x)P(x)P(y)P(x \mid y) = \frac{P(y \mid x) P(x)}{P(y)}P(x∣y)=P(y)P(y∣x)P(x)注意到P(y)P(y)P(y)出现在上面的公式中，它通常使用P(y)=∑xP(y∣x)P(x)P(y)=\sum_xP(y \mid x) P(x)P(y
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2022-04-22 15:58:24
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朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问题被称为非监督式学习），朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，所以它被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。
了解贝叶斯定理前，我们需要先了解条件概率与全概率公式。
条件概率
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2021-07-31 16:56:12
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朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问题被称为非监督式学习），朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，所以它被广泛应用于文本分类/垃圾邮件过滤/自然语言处理等场景。了解贝叶斯定理前，我们需要先了解条件概率与全概率公式。
原创
2021-07-13 14:07:41
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理解概率概念对于机器学习工程师或数据科学专业人员来说是必须的。许多数据科学挑战性问题的解决方案本质上是从概率视角解决的。因此，更好地理解概率将有助于更有效地理解和实现这些算法。每当你阅读任何概率书、博客或论文时，大多数时候你会发现这些书中的讲解太过理...
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2019-01-14 08:18:26
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贝叶斯定理中，分母的PXx∑i1KPXx∣Yci⋅PYciPXx∑i1KPXx∣Yci⋅PYci其实就是全概率公式。后验概率由先验概率和条件
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2023-02-26 09:11:29
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朴素贝叶斯（Naive Bayesian algorithm）是有监督学习的一种分类算法，它基于“贝叶斯定理
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2021-12-29 15:59:39
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什么是贝叶斯定理？贝叶斯定理，以 18 世纪英国数学家托马斯贝叶斯命名，是确定条件概率的数学公式。条件概率是基于在类似情况下发生的先前结果的结果发生的可能性。贝叶斯定理提供了一种在给定新的或额外的证据的情况下修改现有预测或理论（更新概率）的方法。在金融领域，贝叶斯定理可用于评估贷款给潜在借款人的风险。该定理也称为贝叶斯规则或贝叶斯定律，是贝叶斯统计领域的基础。关键要点贝叶斯定理允许
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2022-06-27 22:42:24
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贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解释中，贝叶斯定理（贝叶斯公式）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。这个名称来自于托马斯·贝叶斯。通俗的讲解就是如果知道Ａ事件，Ｂ事件分别发生的概率，还有在Ａ事件发生时Ｂ事件发生的概率。根据公式就可以知道在Ｂ事件发生的情况下Ａ事件发生的概率是多少。有一个经典的例子
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2024-04-09 21:50:24
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三门问题（Monty Hall problem），是一个源自博弈论的数学游戏问题，大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal。问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔（Monty Hall）。游戏规则游戏参赛者会看见三扇关闭了的门，其中一扇的后面有一辆汽车，选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车，而另外两扇门后面则各藏有一只山羊。当参赛者选定了一扇门，但未去开启它的时候，节...
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2021-08-13 09:36:20
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贝叶斯定理（Bayes' theorem）是概率论中的一个结果，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解
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2022-12-07 09:22:09
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然后，我们接着计算词条的先验概率部分#计算词条先验概率print u"\n计算词条概率"ybgl={}for my_word in wordybcount.keys(): ybgl.setdefault(my_word,np.repeat(0.,len(yb_txt)).tolist()) for ybii in xrange(0,len(yb_txt)): ybgl[my_word][ybii]=wordybcount[my_word][ybii]/float(lbcount[ybii]) print ".", 本博客所有内容是原创，如果转载请...
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2013-09-16 19:14:00
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Introduction朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法。贝叶斯定理是指对于两个事件A和B，可以表示为 P(A|B)=P(B|A)P(A)/P(B)。朴素贝叶斯算法假设所有输入特征之间相互独立，这样可以将多个特征的贡献组合起来，并使用贝叶斯定理来进行决策。Example下面是一个使用朴素贝叶斯算法进行文本分类的例子，使用的数据集是 sklearn 库中的 20 类新闻组。首先，我们需要导入
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2023-10-07 13:04:07
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本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。简介在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是
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2022-12-11 07:33:01
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我们可以读取文本的标题，将标题也加入正文做为分词计算先验概率的对象，因为标题往往是全文的主题 if len(page_c
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2013-09-18 19:19:00
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贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一則定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发 如果这个过程得到了一个结果A，那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法。P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识，称 P(Bi∣A)为后验概率。在分类中求后验概率P(Ci | X)已知样本X，计算属于Ci
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2013-09-12 22:27:00
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注意：本篇为50天后的Java自学笔记扩充，内容不再是基础数据结构内容而是机器学习中的各种经典算法。这部分博客更侧重与笔记以方便自己的理解，自我知识的输出明显减少，若有错误欢迎指正！目录一、算法概念· 概率论回顾-条件概率与贝叶斯公式· 基本Naive Bayes推导· 基于程序设计的算法调整· Laplacian 平滑二、代码的变量确定三、代码实现1.构造函数2.计算\(P^{L}(D_i)\)
贝叶斯定理看起来是如此的简单，但却有着神奇的功效，这非常符合国人治病求医的思
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2023-01-30 17:32:41
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