一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不
一 综述 由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。二.两者的不同点1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归属于判别式模型，而朴素贝叶斯属于生成式模型。具体来说，两者的目标虽然都是最大化后验概率，但是逻辑回归是直接对后验概率P
转载
2024-06-14 10:10:29
194阅读
作者：chen_h 我们都知道学习机器学习时学到的第一个模型就是线性回归。这是一个非常简单，直观和激发我们深入到机器学习的模型。线性回归可以在几个观点中直观的解释，例如：几何和频率统计。从频率统计的角度来看，通常应该会谈论到贝叶斯。因此从这篇文章中，我们将从贝叶斯的角度来简单分析一下线性规划。线性回归：回顾回想一下，在线性回归中，我们希望将输入映射为实数，即 线性回归也是分为好几种的，这取决于它们
转载
2024-03-12 11:15:10
199阅读
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
转载
2023-10-28 17:02:17
272阅读
这篇博客是《web安全机器学习入门》DGA域名检测朴素贝叶斯的代码进行复现与解释。实验步骤如下1.数据搜集和数据清洗 2.特征化 3.训练样本 4.效果验证数据搜集和数据清洗 返回如下结果 load_dga特征化、训练与验证 使用三折交叉验证法，输出结果 命中率还不错率还不错想深入了解三折交叉验证法得话，看我另一篇Blog其中，对某些代码与函数解释初始化变量y1,y2,y3 concatenate
转载
2024-04-12 20:24:40
64阅读
引言如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项（或者是参数的先验分布），在一定程度上可以限制模型的复杂度，防止过拟合，但基函数的选择对模型的性能仍然起着决定性的作用。上面说了那么大一段，就是想说明一个问题：由于极大似然估计总是会使得模型过于的复杂以至于产生过拟合的现象，所以单纯的使用极大似然估计
转载
2024-08-26 15:59:13
24阅读
今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： 我们把P(A)和P(B)当做先验概率，那么贝叶斯公式就是通过先验和条件概率推算后验概率的公式。也就是寻果溯因，我们根据已经发生的事件去探究导致事件发生的
转载
2024-03-07 19:32:47
91阅读
编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
转载
2023-12-12 19:53:52
86阅读
关于deep Learningbook第五章120页5.71和5.72的有关解释： 这个问题的研究思路是我们拿到一组数据后数据本身中包含着概率密度函数，但是这个函数的形式我们是不清楚的，所以要使用概率密度分布的方法从数据中估算出来，在这个过程需要求得的两个是：概率密度函数的形式（高斯分布、瑞利分布）和概率密度函数的参数（均值、方差）。 求解首先要知道数据本身是连续还是离散的，也就是要把数据是否
转载
2024-07-08 10:05:13
56阅读
1. 朴素贝叶斯是什么 依据《统计学方法》上介绍：朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入 xx ，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 yy 。 可能读完上面这段话仍旧没办法理解朴素贝叶斯法到底是什么，又是
转载
2023-10-02 08:15:49
165阅读
贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgesklearn.linear_model.ARDRegression 贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgeclass sklearn.linear_model.BayesianRidge(*, n_iter=300, tol=0.001, alpha_1=1e-06,
alp
转载
2024-06-24 10:36:12
133阅读
One-Shot Learning with a Hierarchical Nonparametric Bayesian Model该篇文章通过分层贝叶斯模型学习利用单一训练样本来学习完成分类任务，模型通过影响一个类别的均值和方差，可以将已经学到的类别信息用到新的类别当中。模型能够发现如何组合一组类别，将其归属为一个有意义的父类。对一个对象进行分类需要知道在一个合适的特征空间中每一维度的均值和方差
转载
2023-12-20 13:42:55
354阅读
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
转载
2024-01-21 01:03:19
100阅读
sklearn学习03——Bayes前言一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架1.2、朴素贝叶斯分类器1.3、朴素贝叶斯的代码实现总结 前言 本篇首先介绍朴素贝叶斯分类器的原理（参考西瓜书），最后使用 sklearn 简单实现它。 一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架贝叶斯分类器的理论框架基于贝叶斯决策论（Bayesian decision theory），而贝叶斯决策论是概率
转载
2024-05-04 21:52:06
109阅读
上篇博客已经初步提到一点线性回归Linner和KNN的，本篇继续对机器学习进行深化！！！Python配置 ：Py4j模块、Pyspark模块Windows 环境变量：Eclipse开发Pyspark一. 线性回归1.什么是回归？从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。一元线性回
转载
2023-09-26 17:02:50
192阅读
1、分类和回归①回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度） 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可
转载
2024-03-15 08:37:25
164阅读
一、学习内容k近邻（KNN）决策树线性回归逻辑斯蒂回归朴素贝叶斯支持向量机（SVM）K-Means二、算法代码k近邻（KNN）# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
r
转载
2024-04-16 10:38:04
47阅读
贝叶斯回归是一种统计方法，它利用贝叶斯定理来更新对回归参数的估计。这种方法不仅考虑了数据的不确定性，还考虑了模型参数的不确定性，为预测提供了一个更加全面的框架。在本文中，我们将深入探讨贝叶斯回归的基本概念、如何实现它以及它与传统回归方法之间的区别。贝叶斯回归的基本原理贝叶斯回归基于贝叶斯定理，这是一种计算条件概率的方法。在回归分析的背景下，条件概率用于表示在给定数据D的情况下，模型参数θ的概率。贝
转载
2024-07-08 10:14:21
87阅读
由于后面会有专门的一章来讲贝叶斯理论下的模型推导，故本章的所有推导将仅限于最大似然理论。需要掌握的内容可以简单的罗列为：回归：线性回归模型(损失函数及其求解)；回归：判别式模型、概率生成式模型、概率判别式模型。由于不涉及贝叶斯理论的模型都比较容易推导，故忽略了一些公式的具体推导。而对于一些重要的推导，我们用引用格式作为补充，如下所示：written by XDU微积冯如果不感兴趣或者已经了解的，可
转载
2024-06-21 10:25:44
163阅读
Python 贝叶斯回归模型是一种统计方法，用于解决回归问题，并且能够量化不确定性。在许多实际应用中，如预测市场趋势、金融回归分析和医疗数据分析中，贝叶斯回归模型尤为重要。本文将通过背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等方面详细阐述如何解决“Python 贝叶斯回归模型”问题。
## 背景定位
在数据科学领域，模型选择和不确定性评估至关重要。贝叶斯回归能够通过引入先验分布
