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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# 主观贝叶斯推理及其Python实现
贝叶斯推理是一种基于贝叶斯定理的统计方法，用于更新我们对一个事件的信念。与传统频率统计学不同，贝叶斯推理允许将主观信念（或先验概率）融入推理过程。这使得贝叶斯推理在许多领域中，如机器学习、风险评估和医学决策中得到了广泛应用。
## 贝叶斯定理
贝叶斯定理的公式为：
\[
P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)}
朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍朴素贝叶斯算法（2）案例实现github代码地址引言关于朴素贝叶斯算法的推导过程在朴素贝叶斯算法（1）超详细的算法介绍中详细说明了，这一篇文章用几个案例来深入了解下贝叶斯算法在三个模型中（高斯模型、多项式模型、伯努利模型）的运用。案例一：多项式模型特征属性是症状和职业，类别是疾病（包括感冒，过敏、脑震荡） 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表：症状职业疾病打喷嚏
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2024-01-20 06:12:05
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）= Naive + Bayes 。（特征条件独立 + Bayes定理）的实现。零、贝叶斯定理（Bayes' theorem）所谓的贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，如“假设袋子里面有N个白球，M个黑球，你伸手进去摸一把，摸出黑球
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2024-06-14 10:15:38
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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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一、概述 贝叶斯算法是一系列分类算法的总称，这类算法均是以贝叶斯定理为基础，所以将之统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是其中应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯分类器是基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。二、核心思想 用p1(x, y)表示数据点（x, y)输入类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点（x, y
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2023-12-17 11:26:17
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贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则
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2023-10-13 12:31:45
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# Python贝叶斯实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何实现Python贝叶斯算法。下面是整个实现过程的流程。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 收集数据 |
| 2. | 准备数据：将数据转换为适合进行贝叶斯算法的格式 |
| 3. | 分析数据：使用贝叶斯公式计算概率 |
| 4. | 训练算法：从数据中计算出概率 |
|
原创
2023-07-22 18:18:03
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贝叶斯分类器原理：基于先验概率P(Y)，利用贝叶斯公式计算后验概率P(Y/X)（该对象属于某一类的概率），选择具有最大后验概率的类作为该对象所属类特点：数据可离散可连续；对数据缺失、噪音不敏感；若属性相关性小，分类效果好，相关也不低于决策树朴素贝叶斯算法学习的内容是先验概率和条件概率（都使用极大似然估计这两种概率），公式很难敲，不敲了scikit-learn中根据条件概率不同的分布有多种贝叶斯分类
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2024-07-08 10:06:09
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一、朴素贝叶斯分类简介朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分类，因此它是基于概率论的一种机器学习分类方法。因为分类的目标是确定的，所以也是属于监督学习。朴素贝叶斯有如下几种：离散型朴素贝叶斯: MultinomialNB连续型朴素贝叶斯: GaussianNB混合型朴素贝叶斯: MergedNB二、原
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2024-01-04 08:07:18
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1.1.10. Bayesian Regression一、简介贝叶斯概率理论体系在机器学习中有着举足轻重的地位。其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），
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2023-09-28 01:06:27
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贝叶斯的原理类似于概率反转，通过先验概率推导出后验概率。其公式如下： 在大数据分析中，该定理可以很好的做推导预测，很多电商以及用户取向可以参照此方式，从已有数据推导出未知数据，以归类做后续操作。例如，在一个购房机构的网站，已有8个客户，信息如下：用户ID年龄性别收入婚姻状况是否买房127男15W否否247女30W是是332男12W否否424男45W否是545男30W是否656男32W是是731男1
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2024-08-21 21:18:42
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学期末的综述报告我选择了贝叶斯分类，既然已经写了就将它分享一下。 主要目的就是以教促学。 如有问题欢迎在评论区进行讨论。 随着现代社会信息技术的发展，对于数据的挖掘越来越重要，分类是数据挖掘中应用领域极其广泛的技术之
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2023-12-12 19:32:43
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辨析极大似然估计，朴素贝叶斯分类器，半朴素贝叶斯分类器等
贝叶斯理论应用于机器学习方面产生了多种不同的方法和多个定理，会让人有些混淆。主要有最大后验概率，极大似然估计（MLE），朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。\(\lambda_{ij}\)是将实为\(c_j\)的样本标记为\(c_i\)的损失，则将样本\(x\)标记为\(c_i\)的期
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2024-06-14 10:05:02
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朴素贝叶斯基础基本概念：条件概率：指事件 AB 已经发生条件下的概率 贝叶斯定理：P(AB)=P(A∣B)∗P(B)--->先验概率：先验概率（Prior Probability）指的是根据以往经验和分析得到的概率。例如以上公式中的 P(A),P(B)P(A),P(B),又例如：XX的概率 P(X)=0.5P(X)=0.5 。其中&
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2023-11-30 21:00:59
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零、前言：模型估计问题的总结模型分为确知模型与概率模型。确知模型的输出是一个确定的值，如：买x斤苹果，每斤苹果2元，总价值为y=2x；而概率模型输出的是自变量的概率，如：一个不均匀的四面体骰子，出现对应点数的概率和点数的大小相关，P(x)=y=0.1x。我们这里主要讨论概率模型在这里首先规定符号：假设是iid的一组抽样，并记作模型是对数据的描述，用一些参数和变量及它们的数学关系刻画，记作，其中X代
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2024-01-30 22:53:13
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#coding:utf-8
from numpy import *
#加载文档词向量数据以及相应文档类别，0表示正常言论，1表示侮辱性文字
def loadDataSet():
postingList = [['my','dog','has','flea','problems','help','please'],
['maybe','not','tak
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2023-08-28 14:04:17
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朴素贝叶斯（naïve Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法[1]。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x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。4.2 朴素贝叶斯法的参数估计4.2.1 极大似然估计在朴素贝叶斯法中，学习意味着估计P(Y＝ck
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2023-06-12 11:17:43
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1. 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型。它用网络结构代表领域的基本因果知识。 贝叶斯网络中的节点表示命题（或随机变量），认为有依赖关系（或非条件独立）的命题用箭头来连接。 令G = (I,E)表示一个有向无环图(DAG)，其中I代表图形中所有的节点的集合，而E代表有向连接线段的集合，且令X = (Xi)，
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2023-11-16 19:42:29
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认知计算，还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起，本文主要是对《Probabilistic Robotics》中贝叶斯滤波器部分的详细讲解。这一部分，我们先回顾贝叶斯公式的数学基础，然后再来介绍贝叶斯滤波器。(一). 概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1. \( X \): 表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} \)
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2024-01-16 14:25:20
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