目录一、贝叶斯网络基本概念1.1主要组成1.2概率模型1.3应用场景1.4推理方法1.5学习二、贝叶斯网络在机器学习中的应用三、应用实例3.1分类3.2推荐系统3.3自然语言处理一、贝叶斯网络基本概念贝叶斯网络，也称为信念网络或有向无环图模型，是一种表示随机变量之间依赖关系的概率图模型。这种网络由节点和有向边组成，其中节点代表随机变量，边则代表变量之间的概率依赖关系。贝叶斯网络是处理不确定知识的有
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2024-06-11 16:49:47
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定义贝叶斯网络，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。贝叶斯网络, 由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系，用条件概率进行表达关系强度，没有父节点的用先验概率进行信息表达。数学定义令 G= (I,E) 表示一个有向无环图(DAG)，其中 I 代表图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)i∈I 为
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2023-12-24 07:41:30
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前言：老实说工作后大学的知识忘得差不多了，我的记忆规律又是不是理解的知识忘得特快，没办法先记下来，为以后进阶做准备！如有错误忘指正，一下仅是个人理解！条件概率公式：P(AB)=P（A/B）*P（B）=P(B/A)*P(A)；这里要借助一张图说明含义： 图很丑，自己画的，但这不是重点，我们先假设上图中的三个密封的面积分别是4,2,3。总面积是4+2+3=9，A的面积是4+2=6，B的面积是2+3
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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近期，我们整理和开源了一个基于LaTeX的科技绘图项目，并将其取名为awesome-latex-drawing（GitHub网址为：
https://
github.com/xinychen/awe
some-latex-drawing
），案例包括贝叶斯网络、图模型、矩阵/张量示意图以及技术框架，所有案例均取自于我们近期的研究工作。截至目前，awes
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2024-01-19 22:38:52
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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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【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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贝叶斯公式=贝叶斯定理贝叶斯公式到底想说啥贝叶斯公式就是想用概率数学来表示事件发生依赖关系。贝叶斯公式长下面这样：用图形怎么表示贝叶斯公式就是X的面积。就是Y的面积。是什么？是指Y发生的情况下X发生的概率。用图形表示就是，只看Y的情况下Y里面的X占比多少。这不就是相交部分除以Y的面积么？相交部分计算方式=X的面积*相交部分占X的比率。再看看前面的公式就完全能理解了。贝叶斯公式在机器学习中有什么用？
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2023-10-07 14:56:56
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简介贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(belief network)或是有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图型模型，借由有向无环图(directed acyclic graphs, or DAGs )中得知一组随
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2024-08-23 07:00:22
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机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用课程大纲朴素贝叶斯算法原理Bayes算法概述Bayes算法思想Bayes算法要点朴素贝叶斯算法案例1需求Python实现朴素贝叶斯算法案例2需求Python实现 课程目标：1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定4、1.
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2024-01-05 19:33:31
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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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贝叶斯主义（Bayesianism）
也称为“
贝叶斯认识论”。它是一种认知证明理论，主张一个信念P的得以证明的条件是当且仅当这个P的概率高到合理的程度，并且这种概率由获取新论据而发生的
认知证明变化，可依据概率演算包括
贝叶斯定理来计算和预测。
根据贝叶斯主义的观点，对信念概率的指定既是主观的，又是理性的，不同的研究者可以主观地认为具有不同起初
置信度的
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2024-01-16 14:37:54
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3.3 贝叶斯估计矩估计和极大似然估计方法的优点是比较客观客观，基本由随机采样数据决定。缺点是需要在大样本情况下估计才比较准确。不能把人类知识用于估计。例如，某公司研发新产品，需要估计合格率，这是典型的伯努利分布。按照矩估计和极大似然估计方法，需要试生产大量产品后才能获得比较好的估计，这在实践中十分昂贵和耗时。该公司的研发人员根据同类产品的历史经验和理论分析或仿真，可以对新产品的合格率有个比较可靠
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2023-09-22 20:54:01
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这个博客纯粹是为了记录学习统计机器学习的一些心得，以此来监督自己首先，为什么要用贝叶斯呢，当然是为了解决实际问题啦，那么待解决的问题是什么，我根据一些资料做了以下的陈述：当我们获得一个数据集合，假设类别数目是 2 的数据集合，而且 类别1 和 类别2 的比例已经是知道的，那么我就知道当我拿到一个数据时，他是 类别1 的概率有多大，是 类别2 的概率有多大。知道这个概率对实际生活是有指导性的作用的，
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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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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# 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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