贝叶斯判别准则 文章目录贝叶斯判别准则一、研究对象及相关概率1. 两类研究对象2.概率3. 条件概率4. 模式识别中的三个概率5. 两对条件概率的区别二、贝叶斯决策1.最小错误率贝叶斯决策2. 最小风险贝叶斯决策3. (0-1)损失最小风险贝叶斯决策4.正态分布模式的贝叶斯决策三、贝叶斯分类器的错误概率 一、研究对象及相关概率1. 两类研究对象获取模式的观察值时，有两种情况：确定性事件：事物间有确
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2023-12-12 22:56:52
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参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.05-naive-bayes.html朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法，通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快，而且可调参数少，因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。1、贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上，其数学基础是贝叶斯定
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2023-10-08 15:02:30
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贝叶斯与频率派思想频率派思想 长久以来，人们对一件事情发生或不发生，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且事情发生或不发生的概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会立马告诉你，取出白球
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2024-07-08 09:57:48
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朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种速度很快的分类算法，适用于数据特征维度很高的情况。它假设数据的特征之间相互独立，这也是“朴素”这一名称的由来，其数学基础是贝叶斯定理。 根据每个特征的数据分布的假设不同，有高斯朴素贝叶斯，多项式朴素贝叶斯，伯努利朴素贝叶斯。高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯假设每个特征的数据服从高斯分布，也就是正态分布 在scikit-learn中运用高斯朴素贝叶斯：from sklearn.
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2023-12-19 10:50:31
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、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
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2024-04-25 10:40:21
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文章目录十四、贝叶斯判别法1.贝叶斯判别的定义2.贝叶斯判别的解3.广义马氏距离回顾总结 十四、贝叶斯判别法1.贝叶斯判别的定义贝叶斯判别的定义，是找到一个错判平均损失最小的判别准则，这句话虽然简单，但还有一些概念需要解析，接下来我们假设有个总体。首先，错判损失指的是将属于某类的实体错判为其他类，在实际生活中会导致的损失。比如考虑今天会不会下雨的判别，这决定了你出门是否带雨伞，如果今天实际上出太
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2023-12-16 01:25:09
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[贝叶斯优化]简介贝叶斯优化用于机器学习调参由J. Snoek(2012)提出，主要思想是，给定优化的目标函数(广义的函数，只需指定输入和输出即可，无需知道内部结构以及数学性质)，通过不断地添加样本点来更新目标函数的后验分布(高斯过程,直到后验分布基本贴合于真实分布。简单的说，就是考虑了上一次参数的信息**，从而更好的调整当前的参数。他与常规的网格搜索或者随机搜索的区别是：贝叶斯调参采用高斯过程，
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2023-11-14 08:37:45
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贝叶斯决策与参数估计小结
有监督机器学习的问题都是以这种形式出现的:给定training set \(D\): \((x_i, y_i)\), \(i \in \{1,2, \dots, m\}\), \(y_i\in \{1, \dots, c\}\)选一个模型进行训练预测新样本\(x\)的\(y\)贝叶斯决策论采用概率模型, 在\(0-1\)loss
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2024-01-05 23:30:53
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网格搜索和随机搜索则对ml模型超参数的优化能取得不错的效果，但是需要大量运行时间去评估搜索空间中并不太可能找到最优点的区域。因此越来越多的的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数。 贝叶斯优化是一种基于模型的用于
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2023-08-30 20:22:20
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完整介绍用于Python中自动超参数调剂的贝叶斯优化-1.jpg (109.5 KB, 下载次数: 0)2018-7-4 23:45 上传调剂机器学习超参数是一项繁琐但至关重要的任务，因为算法的性能可能高度依赖于超参数的选择。手动调剂需要时间远离机器学习管道的重要步调，如特征工程和解释结果。网格和随机搜索是不干与的，但需要很长的运行时间，因为它们浪费时间探索搜索空间中没有希望的区域。越来越多的超参
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2024-08-23 16:36:16
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贝叶斯优化 （BayesianOptimization） 机器学习模型和神经网络模型都有很多参数需要调整，有很多超参数需要手动设定，很多时候往往是这些参数决定了一个问题能不能很好的解决，如网络有几层、学习率多大、dropout设置为多少、学习率等等。 穷举搜索 Grid Search 效率太低；随机搜索比穷
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2023-10-13 09:59:36
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代码实现西瓜分类，我们先上数据：我的编程实现过程非常杂糅，没有系统，而且我的python也没学多久，所以用的都是简单的循环、函数。在编程过程中，我把色泽变量记为x1，根蒂记为x2，敲声记为x3，纹理记为x4，脐部记为x5，触感记为x6，密度记为x7，含糖率记为x8，是否为好瓜这一名义变量记好瓜为0，坏瓜为1。接下来，我们引入一些有关朴素贝叶斯算法的基础知识： 首先是计算先验概率： 在实际编程过程中
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2024-02-29 10:01:07
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本次内容 简单的说明贝叶斯优化算法 使用hyperopt实现超参数实现神经网络优化贝叶斯优化贝叶斯优化的思想类似于网格搜索法和随机搜索方法，本质上是一种类似于穷举的当时，比较最优值。而网格搜索和随机搜索会消耗大量的实践，效率较低，贝叶斯优化就是在有限的时间内找到一个相对较好的结果。因此贝叶斯优化也会出现局部最优解的情况，要想尽量避免这样的问题可以将搜索范围增加，搜索点之间的间隔降低来尽量避免出现局
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2023-11-26 17:08:42
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前言贝叶斯估计， 贝叶斯优化， 先验概率和后验概率， 配上一堆概率论的东西…成功达到了一种吓唬人的作用，让人误以为是一种高大上的算法。 本文希望以最简单通俗的例子， 深入浅出地讲述这一贝叶斯体系的算法本质， 来阐述 这并非什么高深的算法，而是我们生活中与生俱来最简单的思想。条件概率个人认为， 贝叶斯优化中， 唯一需要的概率公式就是这个：很容易理解： AB同时发生，就是A发生的情况下， B也发生。
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2024-01-02 08:55:41
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在机器学习中，选择合适的超参数对于模型性能至关重要。本文将介绍两种常用的超参数优化方法：网格搜索和贝叶斯优化，并通过实际代码示例展示它们的应用。 文章目录1. 超参数调优概述2. 网格搜索2.1 原理2.2 代码实例3. 贝叶斯优化3.1 原理3.2 代码实例4. 总结 1. 超参数调优概述超参数是机器学习模型中需要预先设定的参数，它们不能通过训练数据直接学习得到。调整超参数对于模型的性能有显著影
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2024-01-12 06:14:24
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朴素贝叶斯1.简介 朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法，生成方法由训练数据得到联合概率分布P(X,Y)和先验概率P(X)，在训练的过程中求得后验概率P(Y|X)，即：P(X,Y)=P(Y|X)P(Y)，在测试时去求P(X|Y),而前几篇文章介绍的算法都是基于判别的模型，直接去拟合后验概率，注意这里为什么要叫朴素贝叶斯，朴素的原因就是因为它的特征都是独立不会互相影响的。2.流
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2024-09-26 16:25:49
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NB模型概率估计很差，但分类效果很好。 朴素贝叶斯是产生模型，所以是要求联合概率的。建立 NB分类器有两种不同的方法：一种多项式NB模型，它在文档的每个位置上生成词表中的一个词项。（推荐使用）另外一种方法是多元贝努利模型（multivariate Bernoulli model）或者直接称为贝努利模型 。（该模型常出错，不推荐使用） 小规律小结 小结1：贝叶斯模型里，
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2024-05-18 16:59:32
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优化器是机器学习中很重要的一个环节。当确定损失函数时，你需要一个优化器使损失函数的参数能够快速有效求解成功。优化器很大程度影响计算效率。越来越多的超参数调整是通过自动化方式完成，使用明智的搜索在更短的时间内找到最佳超参组合，无需在初始设置之外进行手动操作。贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是基于模型的超参数优化，已应用于机器学习超参数调整，结果表明该方法可以在测试集上实现更好
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2024-08-18 14:40:36
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基于github上的一个贝叶斯优化开源项目，其用法在项目的说明中有详细英文记录，这里主要是整理简化，并参考了其他文献来记录一下项目中用的数学函数以及论文中一些单词的说明。原理这篇文章（参考一）从详细说明了该项目的核心思想和过程，包括该过程用到的先验函数和采集函数的介绍。博客和github项目里面都提到了exploration与exploitation这两个单词。可以解释为不确定策略的探索（Expl
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2024-10-23 07:48:19
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之前自己一直使用网格搜索(grid-search)来进行参数调优。显然，这种方法调优的候选集很有限，也比较“粗糙”。因此，性能往往不能达到最优。如今越来越多的超参数调优过程都是通过自动化的方法完成的，它们旨在使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。贝叶斯优化是一种基于模型的用于寻找函数最小值的方法。近段时间以
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2024-07-08 10:04:30
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