【機器學習】貝葉斯決策論小結
貝葉斯決策論是解決模式分類問題的一種基本統計途徑。其假設:決策問題可以用概率的形式來描述,並且所有有關的概率結構均已知。現對其進行一下簡單的總結。
貝葉斯決策準則
按照不同決策標準,會得到不同意義下的最優決策。
最小錯誤率準則
最小風險準則
最小最大決策準則
Neyman-Pearson準則
最小錯誤率準則
若樣本
貝葉斯決策論是解決模式分類問題的一種基本統計途徑。其假設:決策問題可以用概率的形式來描述,並且所有有關的概率結構均已知。現對其進行一下簡單的總結。
貝葉斯決策準則
按照不同決策標準,會得到不同意義下的最優決策。
最小錯誤率準則
最小風險
課程來源
目錄
貝葉斯概率
貝葉斯定理
貝葉斯估計
貝葉斯網路
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涉及名詞
前言
規則VS統計
基於規則的理性主義:如專家系統
基於統計的經驗主義:如貝葉斯
基於規則需要專業知識體系,容易定義,但通用性不高。
基於統計則需要資料,並且相關性容易造成
假設當前資料為X,迴歸引數為W,結果為B,那麼根據貝葉斯公式,可以得到後驗概率:
,我們的目標是讓後驗概率最大化。其中pD概率是從已知資料中獲取的量,視為常量;pw函式是w分佈的先驗資訊。
令:
求l函式最大化的過程稱為w的極大似然估計(ML),求pie函式最小化的
引言
如果要將極大似然估計應用到線性迴歸模型中,模型的複雜度會被兩個因素所控制:基函式的數目(的維數)和樣本的數目。儘管為對數極大似然估計加上一個正則項(或者是引數的先驗分佈),在一定程度上可以限制模型的複雜度,防止過擬合,但基函式的選擇對模型的效能仍然起著決定性的作用。
貝葉斯定理由英國數學家托馬斯.貝葉斯(Thomas Baves)在1763提出,因此得名貝葉斯定理。貝葉斯定理也稱貝葉斯推理,是關於隨機事件的條件概率的一則定理。 對於兩個事件A和B,事件A發生則B也發生的概率記為P(B|A),事件B發生則A也發生的概率記為P 貝葉斯 逆向 檢測 .net 極大似然估計 href ref .com blank 參考文獻
從貝葉斯定理說開去
關鍵詞:逆向概率;先驗概率;後驗概率
我所理解的貝葉斯定理--知乎專欄
關鍵詞:醫院病癥檢測中的真假陽性
似然與極大似然估計--知乎專欄
關鍵詞:似然與概率的區 機器學習算法 我們 earch lov 單詞 標註 樸素貝葉斯分類 images 劃分
原文鏈接:http://chant00.com/2017/09/18/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF/
info image inf 機器 ima bubuko 分享 img 算法
機器學習_貝葉斯算法 mod ces 數據 大於等於 即使 平均值 方差 很多 mode 一 高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現
網上搜索不調用sklearn實現的樸素貝葉斯分類器基本很少,即使有也是結合文本分類的多項式或伯努利類型,因此自己寫了一遍能直接封裝的高斯類型NB分類器,當然與真正的源碼相 垃圾郵件 垃圾 bubuko 自己 整理 href 極值 multi 帶來 樸素貝葉斯分類器是一組簡單快速的分類算法。網上已經有很多文章介紹,比如這篇寫得比較好:https://blog.csdn.net/sinat_36246371/article/details/601 引言
貝葉斯網路是機器學習中非常經典的演算法之一,它能夠根據已知的條件來估算出不確定的知識,應用範圍非常的廣泛。貝葉斯網路以貝葉斯公式為理論接觸構建成了一個有向無環圖,我們可以通過貝葉斯網路構建的圖清晰的根據已有資訊預測未來資訊。貝葉斯網路適用於表達和分析不確定性和概率性的事件,應用於有條件地依賴多種控
一,貝葉斯最優分類器
期望損失(條件風險):假設有N種可能的類別標記,即y = {c1,c2,...,cN},λij是將一個真實標記為cj的樣本誤分類為ci所產生的損失。將樣本x分類ci所產生的期望損失為:
我們的任務是尋找一個假設h,以最小化總體風險:
貝葉斯判定準則:為最
在機器學習中,樸素貝葉斯是一個分類模型,輸出的預測值是離散值。在講該模型之前首先有必要先了解貝葉斯定理,以該定理為基礎的統計學派在統計學領域佔據重要的地位,它是從觀察者的角度出發,觀察者所掌握的資訊量左右了觀察者對事件的認知。
貝葉斯公式
概率定義為一件事情發生的可能性
概率分為聯合概率和條件概率
聯合概率:包含多個條件,且所有條件同時成立的概率
記作:P(A,B)
P(A,B)=P(A)P(B)
條件概率:就是事件A在另外一個事件B已經發生的條件概率
記作:P(A|B)
  決策 曲線 輸入數據 初始 分享 是否 ensemble 並不是 線性不可分 申明:因為看的這個課老師講的有點亂,課程也有的章節少那麽幾小節。所以對一些東西沒理解透徹,而且有些亂。
所以,望理解,等以後學的更深刻了再回來修改。
1.ROC與AOC
ROC與AUC
說明
貝葉斯定理
有事件A、事件B,其中事件B有
B
1
機器學習之貝葉斯學習
一、概述
二、貝葉斯決策論
1. 什麼是貝葉斯公式?
2. 最小錯誤率貝葉斯決策
3. 最小風險貝葉斯決策
4. 極大似然估計(MLE)
三、貝葉斯分類器
1. 樸素貝葉斯分類器基本知識
2. 三種常見的模型
2. 貝葉斯分類器
簡介
這裡參考《統計學習方法》李航編進行學習總結。詳細演算法介紹參見書籍,這裡只說明關鍵內容。 即
條件獨立下:p{X=x|Y=y}=p{X1=x1|Y=y} * p{X2=x2|Y=y} *...* p{Xn=xn|Y=y}
(4.4)等價於p{Y=ck|X=x
貝葉斯理論是處理不確定性資訊的重要工具。作為一種基於概率的不確定性推理方法,貝葉斯網路在處理不確定資訊的智慧化系統中已得到了重要的應用,已成功地用於醫療診斷、統計決策、專家系統、學習預測等領域。它有幾個特性
1、貝葉斯網路本身是一種不定性因果關聯模型。貝葉斯網路與其他決
樸素貝葉斯屬於監督學習的生成模型,實現簡單,沒有迭代,學習效率高,在大樣本量下會有較好表現。但因為假設太強——特徵條件獨立,在輸入向量的特徵條件有關聯的場景下,並不適用。
樸素貝葉斯演算法:主要思路是通過聯合概率建模,運用貝葉斯定理求解後驗概率;將後驗概率最大者對應的類別作
則得到誤差概率如下:
我們希望平均誤差概率最小,
對任意的
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