一、参数估计参数估计：在《统计学习方法》经常估计模型中所含有的参数并且模型被一小部分参数所控制，这些参数可以是概率分布也可以是分布的参数值。因此，给定一堆数据，我们希望用一个给定的分布或模型去拟合实际数据分布的时候，就要估计出这些参数的值，以便能够利用分布模型来做密度估计。这就是参数估计！ 参数估计方法：MLE、MAP、Bayes二、极大似然估计1、基本思想：最大似然估计的思想是使得观测
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2024-09-25 07:09:53
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简介学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,已知P(A|B)，P(A)和P(B)可以计算出P(B|A)。假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}。则P(A)可以用全
贝叶斯公式：事件Bi的概率为P(Bi)，在事件Bi发生条件下事件A发生的概率为P(A│Bi)，在事件A发生条件下事件Bi发生的的概率为P(Bi│A)。 贝叶斯公式也称作逆全概率公式，我对贝叶斯概率公式的理解： 根据之前的经验，确定事件A是由事件B触发的，事件B有一个划分：B1、B2、...、Bn，每
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2018-09-18 17:16:00
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主观bayes推理主观贝叶斯方法的概率论基础全概率公
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2023-11-20 06:07:23
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目录一、概率图二、贝叶斯网络什么是贝叶斯网络？贝叶斯网络结构怎么构建？三、概率知识四、贝叶斯网络知识网络条件独立性结构六、概率推断七、案例分析八、贝叶斯学习九、Netica 软件软件介绍软件使用参考 一、概率图概率图的框架 由上图可知，PGM(概率图)主要分为3个部分：表示(Representation)：是将实际的问题，简化成概率图的形式表达出来。推断(Inference)：通过上面生成的概率
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2024-04-24 11:48:38
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通过移项，我们可以得到：P(A|B)= P(B|A)⋅P(A) / P(B)这个就是我们的贝叶斯公式的雏形，我们暂时不分析这个公式，我们来看看先验概率prior probability和后验概率posterior probability。我们知道P(A|B)是在 B 发生的情况下 A 发生的可能性：首先，事件B发生之前，我们对事件A的发生有一个基本的概率判断，称为A的先验概率，用P(A)表示；其次
---恢复内容开始---一、朴素贝叶斯算法（naive bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 1、贝叶斯定理 #P(X)表示概率，P（XX）表示联合概率，也就是交集，也就是一起发生的概率 由公式：P（AB）= P(A|B)*P(B) =P(B|A)*P(A) 可以推出 贝叶斯公式：P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B) 2、特征条件独立 给定样本的 属性之
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2024-04-12 23:50:25
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文章目录引言贝叶斯定理名词解释贝叶斯公式对于贝叶斯学习的思考对于贝叶斯公式中的分母思考贝叶斯公式计算复杂度分析：贝叶斯算法在安全方面的应用学习资料总结 引言朴素贝叶斯(Naive Bayesian algorithm)学习是机器学习中的一个重要的部分。本文主要对贝叶斯的公式推导做了一个详细的探究，了解朴素贝叶斯算法的原理， 并对算法的计算复杂度做了一个简单的分析。初学者对于这个模型可能有一堆疑问
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2024-06-14 10:08:04
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概率图表示之贝叶斯网络 文章目录贝叶斯网络概率模型图表示正式定义贝叶斯网络的依赖用有向图描述独立性有向图的表示能力 我们先从 表示 这一主题开始：我们如何选择概率分布来模拟真实世界中我们感兴趣的方面？提出一个好的模型并不容易：我们在导言中看到，一个简单的垃圾邮件分类模型需要我们指定一系列参数，这些参数随着英语单词数呈指数级增长！本章中，我们将学习一种避免此类复杂情况的方法。我们将：学习一种仅使
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2024-06-03 15:09:18
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一、TL;DL条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。贝叶斯公式：由条件概率公式推导出 P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)全概率公式：假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}，P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P
联合概率表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为或者。边缘概率（又称先验概率）是某个事件发生的概率。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中那些不需要的事件通过合并成它们的全概率，而消去它们（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率），这称为边缘化（marginalization），比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。 &nbs
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2023-12-20 13:40:43
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注：本算法的实现仅仅适用于小规模数据集的实验与测试，不适合用于工程应用算法假定训练数据各属性列的值均是离散类型的。若是非离散类型的数据，需要首先进行数据的预处理，将非离散型的数据离散化。算法中使用到了DecimalCaculate类，该类是java中BigDecimal类的扩展，用于高精度浮点数的运算。该类的实现同本人转载的一篇博文：对BigDecimal常用方法的归类中的Arith类相同。算法实
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2023-12-08 09:47:03
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贝叶斯定理相关公式：先验概率P(A)：在不考虑任何情况下，事件A发生的概率条件概率P(B|A)：事件B发生的情况下，事件B发生的概率后验概率P(A|B)：在事件B发生之后，对事件A发生的概率的重新评估全概率：如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率为：A和A’的概率分别乘以B对这两个事件的概率之和。贝叶斯定理：朴素贝叶斯：对于给定样本的特征向量；根据贝叶斯公式，该样本的类别的概率为：假
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2023-10-08 15:16:53
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1.3、贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： &n
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2023-12-28 15:57:00
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的，而贝叶斯定律就是描述二者之间的关系的。 更进一步将贝叶斯公式
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2023-11-29 13:15:04
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I . 贝叶斯分类器II . 贝叶斯推断 ( 逆向概率 )III . 贝叶斯推断 应用场景 ( 垃圾邮件过滤 )IV . 贝叶斯方法 由来V . 贝叶斯方法VI . 贝叶斯公式VII . 贝叶斯公式 ③ 推导过程VIII . 使用贝叶斯公式求逆向概率
原创
2022-03-09 10:13:06
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## Java贝叶斯计算简介
在机器学习和人工智能领域，贝叶斯定理是一种重要的推理方法，它提供了一种基于先验概率和观测数据来更新概率分布的方式。在Java语言中，我们可以使用贝叶斯定理来进行概率计算，从而解决一些分类、推理等问题。
### 贝叶斯定理
贝叶斯定理表示为：
$$P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}$$
其中，$P(A|B)$表示在给定B的条件下A
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2024-03-10 05:49:00
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# 如何在R语言中实现贝叶斯概率
## 引言
贝叶斯概率是统计学和概率论中的一种重要理念，基于以前的知识（先验概率）来更新对事件的信念（后验概率）。对于R语言的学习者来说，理解贝叶斯方法并在R中实现它是一项重要技能。本文将逐步引导你如何在R中实现贝叶斯概率，并将数据可视化为饼状图。
## 实现流程
我们可以将实现贝叶斯概率的过程分为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述
算法java实现第一步对训练集进行预处理，分词并计算词频，得到存储训练集的特征集合/**
* 所有训练集分词特征集合
* 第一个String代表分类标签，也就是存储该类别训练集的文件名
* 第二个String代表某条训练集的路径，这里存储的是该条语料的绝对路径
* Map<String, Integer>存储的是该条训练集的特征词和
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2023-06-13 22:40:52
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实验描述:对指定数据集进行分类问题的分析，选择适当的分类算法，编写程序实现，提交程序和结果报告数据集： balance-scale.data（见附件一） ，已有数据集构建贝叶斯分类器。数据包括四个属性：五个属性值 第一个属性值表示样本的类别号，其他四个属性为四个不同的特征值。实验环境和编程语言：本实验使用的编程语言为：Java编程环境为：Intellij idea构建分类器的算法为：朴素贝叶斯算法
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2023-10-22 08:42:46
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