贝叶斯原理是贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题,尝试解答在没有太多可靠证据的情况下,怎样做出更符合数学逻辑的推测,在我们不了解所有客观事实的情况下,同样可以先估计一个值,然后根据实际结果不断进行修正。 举个例子: 贝爷喜欢一个花颜月貌、麟凤芝兰的女同事斯女士,贝爷想知道今天斯女士穿了什么颜色的大衣?贝...
由于对所有类别来说 P(x) 相同,因此基于式子 h^*(x)=argmax_{(c\in y)}P(c|x) 的贝叶斯判定准则有: h_{nb}(x)=arg\ max_{c\in y}P(c)\prod_{i=1}^{d}P(x_i|c) ,朴素贝叶斯分类器表达式。 朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集 D 来估计类先验概率 P(c) ,并为每个属性估计条...
知乎用户 朴素贝叶斯是机器学习中的经典方法之一。本微课视频讲解朴素贝叶斯,详见《机器学习原理与实践(微课版)》一书(陈喆 著,清华大学出版社,2022年出版)。 阅读全文 重学:朴素贝叶斯 开个大头会 只会一点点 背景 朴素贝叶斯(Naive Bayes)是一种基于贝叶斯定理的分类方法,以及其假设特征之间是独立的(朴素)。
是一种概率框架下的统计学习分类器 对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。 在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。 若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标,A看做为一个新的样本,则很容易将条件概率理解为...
李航，统计学习方法。
关于似然,知乎上还有一个很形象的例子,他山之石,可以借鉴一下, 如何理解似然函数?HiTao的回答 其中的核心观点是:似然和概率两个函数有着不同的名字,却源于同一个函数。 是一个有着两个变量的函数。 如果,你将θ设为常量,则你会得到一个概率函数(关于x的函数);如果,你将x设为常量你将得到似然函数(关于θ...
关于似然,知乎上还有一个很形象的例子,他山之石,可以借鉴一下, 如何理解似然函数?HiTao的回答 其中的核心观点是:似然和概率两个函数有着不同的名字,却源于同一个函数。 P(x|θ) 是一个有着两个变量的函数。 如果,你将θ设为常量,则你会得到一个概率函数(关于x的函数);如果,你将x设为常量你将得到似然...
关于似然,知乎上还有一个很形象的例子,他山之石,可以借鉴一下,如何理解似然函数?HiTao的回答 其中的核心观点是:似然和概率两个函数有着不同的名字,却源于同一个函数。 是一个有着两个变量的函数。如果,你将θ设为常量,则你会得到一个概率函数(关于x的函数);如果,你将x设为常量你将得到似然函数(关于θ的函...
贝叶斯决策论是贝叶斯学派关于统计推断(根据已有资料或者说数据,对未知问题作出判断)的理论,要理解贝叶斯理论,就不得不和他的 “老对手”——频率学派(经典学派)一起聊。 首先我们看看统计推断的问题是什么。statistical inference 是学统计的目的,即根据样本数据,对总体进行统计推断(假设检验 或 预测).是指统计学中...
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 P(X=x)P(X=x)就是X的面积。 P(Y=y)P(Y=y)就是Y的面积。 P(X=x∣Y=y)P(X=x∣Y=y)是什么?P(X=x∣Y=y)P(X=x∣Y=y)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...