贝叶斯公式可以简单理解为:后验概率(新信息B出现后的A概率) = 先验概率(A概率) x 可能性函数(新信息带来的调整) 贝叶斯决策就是在不完全情报下,对部分未知的状态用主观概率估计(先验概率),然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 二、分类 贝叶斯分类器,采取的理论是选择具...
【机器学习】贝叶斯分类(理论及代码实现) 一、理论部分 这部分涉及的理论知识比较多。深入浅出,公式就不多讲了。 具体可以参考 概率论与数理统计教材、周志华的西瓜书、李航的统计学习方法。 1.1、极大似然估计。 直接来例子 例:假设袋子里有n个球,n无限大。只有黑球和白球,每次有放回的 从袋子随机拿100次球。8...
第一,贝叶斯学习算法能够计算显始的假设概率,比如朴素贝叶斯分类器,是解决相应学习问题的最实际的方法之一; 第二,为理解多数学习算法提供了一种有效的手段,这些算法不一定直接操纵概率数据 在机器学习中,通常最感兴趣是在给定训练数据D的时候,确定假设空间H中最可能的假设: 使用$P(h)$ 来代表没有训练数据前假设h...
🔥 贝叶斯的核心思想是,学习就是理解各种可能性发生的概率。他认为,没有什么是绝对确定的,相反,我们只能说某些可能性发生的概率更大。🔥 学习是一个长期而缓慢的过程,期间会有无数错误的开始和革新。我们认为绝不可能发生的,也有可能是真相或者至少能成为当前最佳的解释。🔥 贝叶斯的理论提供了精确的数学模型,...
朴素贝叶斯算法的主要原理基本已经做了总结,这里对朴素贝叶斯的优缺点做一个总结。 朴素贝叶斯的主要优点有: 1. 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。 2. 对小规模的数据表现很好,能个处理多分类任务,适合增量式训练,尤其是数据量超出内存时,...
贝叶斯学习理论是一种独特的统计学习方法，它基于参数的先验分布和通过观察数据获取的后验分布，直接推断出总体分布的特性。该理论的核心是运用概率的概念来处理不确定性，通过概率规则来实现学习和推理过程。在贝叶斯学习的框架下，问题的答案被转化为随机变量的概率分布，这种分布反映了我们对各个可能结果的...
在探讨机器学习中的贝叶斯理论之前，我们先要对统计学的两大阵营——频率学派与贝叶斯学派进行简要介绍。频率学派与贝叶斯学派在概率论的理解上有着本质的区别。频率学派认为概率是长期重复实验结果的相对频率，而贝叶斯学派则强调概率是对事件信念的度量，基于当前知识状态。频率学派主张通过大量重复实验来估计...
对于给定的训练数据,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 条件概率: 条件概率应该比较熟悉,P(A|B) 表示事件B已经发生的条件下,事件A发生的概率。计算公式如下: 贝叶斯定理
一、贝叶斯学习 贝叶斯学习是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法。贝叶斯定理为我们提供了在已知一些观察结果的条件下，事件发生概率的计算方法。在贝叶斯学习中，我们用概率分布来表示知识，新的知识则通过观察数据并更新这些概率分布来获取。这种方法的优势在于，我们不仅可以预测新的结果，而且可以量化我们对预测结果的不...