一、贝叶斯决策 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率已知的理想情形下，贝叶斯考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 朴素贝叶斯分类算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。1、条件概率 概率指的是某一事件A发生的可能性，表示为P(A)。 条件概率指的是某一事件A已经发生了条
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2023-09-25 15:19:08
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# Python贝叶斯决策入门
## 什么是贝叶斯决策？
贝叶斯决策是一种基于贝叶斯推断的决策方法，特别适用于不确定性较大且需要做出推断的场合。它结合了先验知识和观测数据，通过计算后验分布来指导决策。
在贝叶斯框架中，决策过程可以分为如下几个步骤：
1. **确定决策问题**：识别需要做出的决策及其可能影响的因素。
2. **建立先验分布**：根据历史数据或专家经验设定先验概率分布。
3.
一、贝叶斯决策的基本思想决策，就是根据观测对样本做出应该归属哪一类的判断和决策，分类就可以看作是一种简单的决策。 为了更好地理解贝叶斯决策，来举个栗子先——猜硬币，是我小时候最爱玩的，哈哈。假设有一枚不知道面值的硬币，让你来猜是多少钱的硬币，那么你该怎么做呢？很简单，做一个分类决策，从各种可能的结果中进行决策，如果告诉你这枚硬币要么是五毛的要么是
贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：★已知类条件概率密度参数表达式和先验概率★利用贝叶斯公式转换成后验概率★根据后验概率大小进行决策分类例如：一座别墅在过去的
原创
2014-05-18 09:44:30
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1. 贝叶斯决策理论贝叶斯决策理论是解决分类问题的一种基本统计途径，其出发点是利用概率的不同分类决策，与相应决策所付出的代价进行折中，它假设决策问题可以用概率的形式描述，并且假设所有有关的概率结构均已知。2. 各种概率及其关系先验概率：后验概率：类条件概率：贝叶斯公式：3. 最小错误率准则判别\(x\)属于\(w=\omega_i\)的错误率：判别准则：\(c\)是所有类别总数，根据该将\(x\)
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2023-12-29 17:09:38
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目录贝叶斯决策贝叶斯决策理论贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式从全概率公式推导贝叶斯公式贝叶斯公式应用贝叶斯决策贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论：在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计。贝叶斯公式从条件概率公式推导贝叶斯公式若果\(A\)和\(B\)相互独立，则有\(p(A,B) = p(A)p(B)\)，并有条件概率公式\[p(A|B) = {\frac{p(A,B)}{p(B)}}
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2024-01-16 14:32:06
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最小风险决策最小风险决策是贝叶斯决策的一般形式。引入决策代价loss：，表示原本属于类j，被错分为类i所产生的风险（BTW，与并不相等，有时相差很大。比如肿瘤检测时）。则条件风险 ，贝叶斯决策就要选择最小化该条件风险的类别i。当为0/1损失时，，最小风险决策退化为最小错误率决策，或最大后验决策。带拒识的决策在很多模式识别应用中，当最大后验也不是很高，也就是置信度低的情况下，很可能出现了不
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2024-04-25 10:36:10
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1.概念将分类看做决策，进行贝叶斯决策时考虑各类的先验概率和类条件概率，也即后验概率。考虑先验概率意味着对样本总体的认识，考虑类条件概率是对每一类中某个特征出现频率的认识。由此不难发现，贝叶斯决策的理论依据就是贝叶斯公式。2.理论依据2.1 最小错误率贝叶斯决策贝叶斯决策的基本理论依据就是贝叶斯公式（式1），由总体密度P(E)、先验概率P(H)和类条件概率P(E|H)计算出后验概率P(H|E)，判
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2024-01-03 13:28:46
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【此文介绍了贝叶斯公式】现在举一个例子说明怎么使用贝叶斯公式来做决策。例子：假设有100个人，每个人都有自己的生日。1年有12个月，假设这100个人的生日从1月到12月的人数的分布情况如下： 3 4 5 7 1
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2024-01-08 21:14:52
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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
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2024-07-08 10:06:03
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文章目录朴素贝叶斯离散型的算法描述：代码实现：实现一个NaiveBayes的基类，以便扩展：实现离散型朴素贝叶斯MultiomialNB类：实现从文件中读取数据：测试数据：代码测试： 朴素贝叶斯离散型的算法描述：代码实现：看算法描述比较好实现，但是实际实现起来，还是有一定难度喔有一点需要注意，在看代码或者实现代码过程中，你必须知道矩阵的每一个纬度是什么含义，
这是写代码看代码的基础注释比较详细，
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2023-12-25 20:30:37
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贝叶斯决策论贝叶斯决策轮是基于贝叶斯理论的决策方法。先来说一下贝叶斯公式。 如果先验概率给出，并且知道了条件概率，那么就可以通过贝叶斯公式求出后验概率。并根据这个概率得到一个最优决策，谓之贝叶斯决策。 如果先验概率P（0），P(1)已知，条件概率P(x|1）和P(x|0)也已知，可以计算得到无条件概率：P(x)=P(0)P(x|0)+P(1)P(x|1)；后验概率P（0|x)= P(0)P(x|0
# 机器学习与贝叶斯决策
机器学习 (Machine Learning) 是人工智能的一个分支，它使计算机能够从数据中学习、做出决策并不断改进。贝叶斯决策 (Bayesian Decision) 是机器学习中重要的一种决策理论，它基于贝叶斯定理，通过结合先验知识与观测数据来进行推断和决策。
## 贝叶斯理论基础
贝叶斯定理是概率论的一个重要公式，描述了在已知某个事件发生的条件下，另一个事件发
数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例，严格意义上讲，我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面，只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量，比如投掷的姿势、力度、方向，甚至风速和地面的材质都会影响结果。也许这些变量实际上是可以观测的，但我们对这些变量对结果的影响缺乏必要的认知，所以退而求其次，把投掷硬币作为一个随机过程来建模，并用概率理论对其进行分
原创
2022-01-07 15:56:43
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数据来自于一个不完全清楚的过程。以投掷硬币为例，严格意义上讲，我们无法预测任意一次投硬币的结果是正面还是反面，只能谈论正面或反面出现的概率。在投掷过程中有大量会影响结果的不可观测的变量，比如投掷的姿势、力度、方向，甚至风速和地面的材质都会影响结果。也许这些变量实际上是可以观测的，但我们对这些变量对结果的影响缺乏必要的认知，所以退而求其次，把投掷硬币作为一个随机过程来建模，并用概率理论对其进行分...
原创
2021-06-07 23:30:47
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出发点： 当已知或者有理由设想类概率密度函数P(x|ωi )是多变量的正态分布时，上一节介绍的贝叶斯分类器可以导出一些简单的判别函数。 由于正态密度函数易于分析，且对许多重要的实际应用又是一种合适的模型，因此受到很大的重视。（贝叶斯分类规则是基于统计概念的。 如果只有少数模式样本，一般较难获得最优的结果）正态分布模式的贝叶斯判别函数具有M种模式类别的多变量正态类密度函数为：其中，每一类模式的分布
贝叶斯优化对lightGBM最优超参数进行估计 相对遗传算法和模拟退火来说，利用贝叶斯估计的算法对超参数调参有着明显的速度优势，因为是对历史运行参数进行高斯过程或者TEP的方法去估计，所以不需要在空间里反复随机的搜索，所以很快就能估计出一个比较不错的参数解。 但是相对前两种方法和粒子群优化之类的进化算法来说，贝叶斯估计容易受到历史参数统计的限制，难以像传统优化算法一样通过随机过程跳出局部空间。且对
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2024-06-10 10:26:15
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在进行“抽样贝叶斯决策法”相关的Python代码实现时，我发现这种方法在处理多种概率性决策问题时的有效性。它可以通过采样来估计复杂的后验分布，帮助我们在不确定性环境下作出合理的决策。以下是我在实现过程中总结的步骤与要点。
## 背景定位
在实际应用中，许多决策问题包含模糊的数据和不确定性，导致很难使用传统方法来做出准确判断。例如，在医疗诊断和股票市场分析中，决策者必须基于历史数据和当前观察来推
贝叶斯决策规则(1)符号标记:类别标记随机变量，分别表示类别标记为1，2。:与决策相关特征值。：两个类别的先验概率。:类别为1时，特征取值为的概率。:特征取值为，类别为1的概率。贝叶斯公式我的理解： 时选择。在贝叶斯公式里是用来归一化的，并不影响决策结果。真正影响决策结果的是以及，前者称之为似然概率，后者称之为先验概率。可以说是这两者共同决定了判决结果。当类别状态等可能出现时，即时，决定判决结果的
贝叶斯理论是决策领域的一个重要分支，属于风险型决策的范畴。风险型决策的基本方法是将状态变量看成随机变量，用先验分布表示状态变量的概率分布，用期望值准则计算方案的满意程度。但是在日常生活中，先验分布往往存在误差，为了提高决策质量，需要通过市场调查来收集补充信息，对先验分布进行修正，然后用后验分布来决策，这就是贝叶斯决策。一、贝叶斯应用示例先验概率: 一所学校里面有 60% 的男生，40% 的女生。男
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2024-01-16 14:27:44
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