資訊理論、貝葉斯及機器學習
專業軟體工程, 現全職 iOS 開發工程師, 業餘 Android/遊戲開發愛好者
專注於C/C++, 移動應用開發,特別是移動遊戲的開發。Lisp語言的死忠粉:),熱衷於計算機底層原理。 連結我: 我的新浪部落格Q:1020935219
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專業軟體工程, 現全職 iOS 開發工程師, 業餘 Android/遊戲開發愛好者 專注於C/C++, 移動應用開發,特別是移動遊戲的開發。Lisp語言的死忠粉:),熱衷於計算機底層原理。 連結我: 我的新浪部落格 Q:1020935219 微訊號:C_W_hu
貝葉斯在機器學習中的應用(一)
需要 基礎 under 情況下 學生 意義 span 公式 ext 貝葉斯在機器學習中的應用(一) 一:前提知識 具備大學概率論基礎知識 熟知概率論相關公式,並知曉其本質含義/或實質意義
樸素貝葉斯演算法---機器學習演算法之三
最近剛剛開始利用空餘時間學習一下機器學習領域的10大經典演算法,作為知識的儲備,算是給自己的學習作一個備份。 何為樸素貝葉斯分類演算法 樸素貝葉斯分類演算法,基於概率論實現分類,它不給出確切的分類,而是給出所屬的類別的估計概率。樸素貝葉斯的理論基礎是條件概
機器學習(六)分類模型--線性判別法、距離判別法、貝葉斯分類器
機器學習(六)分類模型--線性判別法、距離判別法、貝葉斯分類器 首先我們瞭解常見的分類模型和演算法有哪些 線性判別法 簡單來說就是用一些規定來尋找某一條直線,用直線劃分學習集,然後根據待測點在直線的哪一邊決定它的分類 如圖,假如紅色這條線是找
【機器學習】先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式
Original url: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=49130173 一、先驗概率、後驗概率、貝葉斯公式、 似然函式 在機器學習中,這些概念總會涉及到,但從來沒有真正理解透徹他們之間的聯絡。下面打算好好從
機器學習--樸素貝葉斯分類演算法學習筆記
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概率與數理統計學習總結三--條件概率、全概率、貝葉斯、離散型隨機變數
老師課堂總結,請勿轉載 條件概率 設試驗E的樣本空間為S, A, B是事件, 要考慮在A已經發生的條件下B發生的概率, 這就是條件概率問題. 1. 定義: 設A, B是兩個事件, 且P(A)>0, 稱 為在事件A發生的條件下事件B發生的條件概率 條件概率滿
聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理、生成模型(Generative Model)和判別模型(Discriminative Model)的區別
在看生成模型和判別模型之前,我們必須先了解聯合概率與聯合分佈、條件概率與條件分佈、邊緣概率與邊緣分佈、貝葉斯定理的概念。 聯合概率與聯合概率分佈: 假設有隨機變數X與Y, 此時,P(X=a,Y=b)用於表示X=a且Y=b的概率。這類包含多個條件且所有條件同時成立的概率稱為聯合概率。聯合概
基於LVD、貝葉斯模型演算法實現的電商行業商品評論與情感分析案例
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全概率公式、貝葉斯公式(二)
(1)條件概率公式 設A,B是兩個事件,且P(B)>0,則在事件B發生的條件下,事件A發生的條件概率(conditional probability)為: &n
超引數調優方法:網格搜尋、隨機搜尋、貝葉斯優化演算法
網格搜尋: 網格搜尋可能是最簡單、應用最廣泛的超引數搜尋演算法,它通過查詢搜尋範圍內的所有的點來確定最優值。但是,這種搜尋方案十分消耗計算資源和時間,特別是需要調優的超引數比較多的時候。 在實際應用中,網格搜尋法一般會先使用較廣的搜尋範圍和較大的步長,來尋找全域性最優值可
01 EM演算法 - 大綱 - 最大似然估計(MLE)、貝葉斯演算法估計、最大後驗概率估計(MAP)
EM演算法的講解的內容包括以下幾個方面: 1、最大似然估計2、K-means演算法3、EM演算法4、GMM演算法 __EM演算法本質__是統計學中的一種求解引數的方法,基於這種方法,我們可以求解出很多模型中的引數。 1、最大似然估計在__求解線性模型__的過程中,我們用到了__最大似然估計(MLE)
全概率公式、貝葉斯公式推導過程(在原博文的基礎上有補充)
(1)條件概率公式 設A,B是兩個事件,且P(B)>0,則在事件B發生的條件下,事件A發生的條件概率(conditional probability)為: P(A|B)=P(AB)/P(B) (2)乘法公式 1.由條件概率公式得: P(A
情感分析背後的樸素貝葉斯及實現基於評論語料庫的影評情感分析(附程式碼)
一.情感分析的介紹 一句話概括情感分析:判斷出一句評價/點評/影評的正/負傾向性; 情感分析是一個二分類的問題,一種是可以直接判斷正負,一種是可以判斷情感偏向正負性的一個打分; 二,詞袋模型(向量空間模型) 2.1情感分析的流程 中文分
引數估計:最大似然、貝葉斯與最大後驗
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最大似然估計、貝葉斯估計、最大後驗估計理論對比
本文要總結的是3種估計的原理、估計與目標函式之間的關係。這三種估計放在一起讓我暈頭轉向了好久,看知乎,看教材,有了以下理解。以下全部是個人看書後的理解,如有理解錯誤的地方,請指正,吾將感激不盡。 來自教材《深度學習》5.4-5.6… 關於頻率派和貝葉斯派:頻
DTW,HMM,EM,PCA,貝葉斯,K-NN學習過程
1. DTW:用途:模版匹配,學習過程:首先看http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207中的語音訊號處理之(一)動態時間規整(DTW)注意不要忘記看後邊的參考文獻。 2. HMM:看http://www.cnbl
分類(2):k-最近鄰、貝葉斯分類器
一、k-最近鄰 1、演算法 積極學習方法(eager learner):通過訓練樣本建立模型。 消極學習方法(lazy learner):例項的學習,k-最近鄰就屬於這種。 k-最近鄰演算法: 令k是最近鄰數目,D是訓練樣例集合 for
統計學習方法—樸素貝葉斯法(學習筆記)
相關概念 貝葉斯定理是關於隨機事件AA和BB的條件概率的一則定理,P(A∣B)P(A∣B)是在B發生的情況下A發生的可能。貝葉斯公式P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑nj=1P(Bj)P(A∣Bj)P(Bi∣A)=P(Bi)P(A∣Bi)∑j=1nP(
sklearn+python:樸素貝葉斯及文字分類
樸素貝葉斯 貝葉斯定理用來計算條件概率,即: 然後進行一種樸素(naive)的假設-每對特徵之間都相互獨立: 在給定的輸入中 P(x_1, \dots, x_n) 是一個常量,我們使用下面的分類規則: 可以使用最大後驗概率(Maximum A