运用贝叶斯公式(朴素贝叶斯假设每个特征每个特征都是独立的)可以解决的问题有,已知某些特征,用来判断某情况发生的可能性大小,设置可能性最大的情况作为预测值. 是一种监督算法. 广泛应用于垃圾邮件检测等等. 1 # _*_coding:utf-8_*_ 2 from numpy import * 3 4 # 4-1 词表到向量的转换函数(实验样本) 5 def loadDataSet(): 6 postingList = [['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems

ML-最大似然估计 MAP-最大后验估计 贝叶斯估计 三者的关系及区别 一.机器学习 核心思想是从past experience中学习出规则,从而对新的事物进行预测.对于监督学习来说,有用的样本数目越多,训练越准确. 用下图来表示机器学习的过程及包含的知识: 简单来说就是: 首先要定义我们的假设空间(Model assumption):如线性分类,线性回归,逻辑回归,SVM,深度学习网络等. 如何衡量我们学出来的模型的好坏?定义损失函数(目标函数),lost function,如square l

现在仍然记得大学最"无聊"的一堂课之一--概率论,出勤人数三个班加起来也没超过正常一个班的数量,当然最后一堂课除外(笑).个人感觉上课也比较枯燥,当时完全不知道概率论可以用在什么方面,所有听课也就不是那么认真,结果就是期末考试只有70多分(想想当年高数90多线性代数也90······).然而随着大学毕业,概率论也就离我远去,好像不会再有交集.后来开始"专研"机器学习方面的知识,"朴素贝叶斯"这个名词映入我的眼帘,遥远的记忆才被唤起,记得概率论中有

朴素贝叶斯或者说基于贝叶斯理论的决策方法都是生成式模型.那么什么是生成式模型呢?生成式模型和判别式模型的概念分别是什么?大体来说,给定数据集x,可以直接通过建模P(c|x)来预测c,这样得到的是判别式模型.像BP网络,支持向量机,决策树都属于判别式模型.如果先对联合概率分布P(x,c)建模,然后再由此获得P(c|x),这样得到的生成式模型,例如朴素贝叶斯. 朴素贝叶斯应用的先决条件是"属性条件独立假设",即已知类别,假设所有属性相互独立.

我理解的朴素贝叶斯模型 我想说:"任何事件都是条件概率."为什么呢?因为我认为,任何事件的发生都不是完全偶然的,它都会以其他事件的发生为基础.换句话说,条件概率就是在其他事件发生的基础上,某事件发生的概率. 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础. 假设,你的xx公司正在面临着用户流失的压力.虽然,你能计算用户整体流失的概率(流失用户数/用户总数).但这个数字并没有多大意义,因为资源是有限的,利用这个数字你只能撒胡椒面似的把钱撒在所有用户上,显然不经济.你非常想根据用户的某种行为,精确地估计一

0 引言 事实上,介绍贝叶斯定理.贝叶斯方法.贝叶斯推断的资料.书籍不少,比如<数理统计学简史>,以及<统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著>等等,然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少,中文书籍总共也没几本,有的多是英文资料,但初学者一上来就扔给他一堆英文论文,因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的(当然,有了一定的基础后,便可阅读更多的英文资料). 11月9日上午,机器学习班第9次课,邹博讲贝叶斯网络,其帮助大家提炼了贝叶斯网络的几个关

http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 作者: 寒小阳 && 龙心尘 时间:2016年2月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629613 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1.引言 前两篇博文介绍了朴素贝叶

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

一.随机变量 可以取不同的值,不同的值有不同的概率. 看到随机变量取任何值,都要想到背后有个概率,如果是连续变量,在每一点的概率是0,连续型随机变量通常只考虑概率密度. 机器学习就是通过一堆随机变量预测另一个随机变量,先假设随机变量之间的概率分布,然后从数据中估计分布的参数. 任何概率模型的假设都是简化,不能完全刻画数据,并且每个模型都有其适用范围,比如朴素贝叶斯对于文本分类效果好. 二.贝叶斯定理 贝叶斯定理给出了从一种条件概率P(B|A)怎么推到另一种条件概率P(A|B): 这个东西有什么用