先验概率 vs 后验概率

其实还不是很懂.看了这篇文章: http://blog.csdn.net/passball/article/details/5859878 事情还没有发生,要求这件事情发生的可能性的大小,是先验概率. 事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小,是后验概率. 一.先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现.后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,如贝叶斯公式中的,是“执果寻因”问题中的“因”.先验概率与后…

SLAM的数学基础（4）：先验概率、后验概率、贝叶斯准则

假设有事件A和事件B,可以同时发生但不是完全同时发生,如以下韦恩图所示: 其中,A∩B表示A和B的并集,即A和B同时发生的概率. 如此,我们很容易得出,在事件B发生的情况下,事件A发生的概率为: 这个P(A|B)就是条件概率(Conditional Probability). 同理,在事件A发生的情况下,事件B发生的概率为: 由以上式子可得: 再调整一下,变成: 这个就是著名的贝叶斯公式的基本形态了,其中: P(A|B)叫做后验概率(Posterior Probability) P(A)叫做先验…

机器学习基础系列--先验概率后验概率似然函数最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解

目录机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率(由历史求因) 3. 后验概率(知果求因) 4. 似然函数(由因求果) 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式总结:先验概率后验概率以及似然函数的关系机器学习基础 1. 概率和统计概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 顾名思义: 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方…

机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等…

高斯混合模型（GMM）

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的…

paper 17 ：机器学习算法思想简单梳理

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然…

机器学习&数据挖掘笔记（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越…

財哥面京东dm的经历【帮財哥发的】

关于面京东,感触仅仅有一个,虐的快吐血了.首先说京东分四个板块,有京东商城.京东金融.京东刚收购的拍拍和海外事业部.我这个职位主要是在金融部数据组做数据挖掘和机器学习,还有推荐系统.面试是在周一,本身也没打算正经去面试的,结果被虐了整整一个下午...... 实话实说,京东在整个互联网行业里待遇基本是最低的,只有平台好,每天有10亿新的用户行为数据,对于DM而言,再好只是了.教主让我多面试几家,尽管某狗给13k,可是实在顶不住快被虐的吐血的压力,某狗.优x和乐x就在等等吧. 面试经过…

[转]机器学习&数据挖掘笔记_16（常见面试之机器学习算法思想简单梳理）

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大…

NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)

作者:龙心尘 && 寒小阳时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝…

高数量类别特征（high-cardinality categorical attributes）的预处理方法

high-cardinality categorical attributes,从字面上理解,即对于某个category特征,不同值的数量非常多,这里暂且把它叫做高数量类别属性.反之,即低数量类别属性(low-cardinality) 对于低数量类别属性,通常在data science中采用的方式是将其转化为one-hot编码,即给每一个类别增加一个特征.但是当类别数量增加的时候,ont-hot编码增加的特征也在增加.所以,one-hot编码无法适用于高数量特征属性. 基本方法(clusteri…

贝叶斯推断 && 概率编程初探

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会…

2018-CVTE中央研究院-自然语言处理算法工程师-电话初面问题

楼主NLP初学者一名,有幸参加2018年CVTE中央研究院自然语言处理电话面试,问题总结如下: 1.详细的介绍自己的学术论文(感觉他们非常重视这块),会问你网络的具体构造,注意力机制如何计算以及为何你要这么做.最后会问你感觉你的创新点在哪里以及论文的级别. 2.HMM实现中文分词的原理和步骤. 3.BiLSTM-CRF实现命名实体识别的步骤:CRF是有向图还是无向图:CRF原理简单阐述. 4.Word2Vec的原理:词向量是网络的输出结果吗:词向量在网络的哪部分得到. 5.贝叶斯公式:先验概率和…

贝叶斯、朴素贝叶斯及调用spark官网 mllib NavieBayes示例

贝叶斯法则机器学习的任务:在给定训练数据A时,确定假设空间B中的最佳假设. 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据A以及B中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法,基于假设的先验概率.给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身先验概率和后验概率用P(A)表示在没有训练数据前假设A拥有的初始概率.P(A)被称为A的先验概率. 先验概率反映了关于A是一正确假设的机会的背景知识如果没有这一先验知识,可以简单地将每一候选假…

贝叶斯网络与LDA

一.一些概念互信息: 两个随机变量x和Y的互信息,定义X, Y的联合分布和独立分布乘积的相对熵. 贝叶斯公式: 贝叶斯带来的思考: 给定某些样本D,在这些样本中计算某结论出现的概率,即给定样本D 所以可以推出,再假定p(Ai)相等,可以推出,这个就是最大似然估计做的事情,看下取哪个参数的时候,D出现的概率最大,最大似然估计其实假定了任何参数被取到的概率都是一样的. 二.贝叶斯网络随机变量之间并不是独立,而是存在复杂的网络关系.贝叶斯网络又称为有向无环图模型,是一个概率图模型(PGM),根据…

cbow与skip-gram

场景:上次回答word2vec相关的问题,回答的是先验概率和后验概率,没有回答到关键点. 词袋模型(Bag of Words, BOW)与词向量(Word Embedding)模型词袋模型就是将句子分词,然后对每个词进行编码,常见的有one-hot.TF-IDF.Huffman编码,假设词与词之间没有先后关系. 词向量模型是用词向量在空间坐标中定位,然后计算cos距离可以判断词于词之间的相似性. 先验概率和后验概率先验概率和后验证概率是基于词向量模型.首先一段话由五个词组成: A B C D…

[Bayes] openBUGS: this is not the annoying bugs in programming

Bayesian inference Using Gibbs Sampling 允许用户指定复杂的多层模型,并可使用MCMC算法来估计模型中的未知参数. We use DAGs to specify models. 这里只涉及简单的贝叶斯网络,具体学习可见: Carnegie Mellon University course 10-708, Spring 2017, Probabilistic Graphical Models Ref: http://www.cnblogs.com/Dzhouq…

数据分析与挖掘 - R语言：贝叶斯分类算法（案例一）

一个简单的例子!环境:CentOS6.5Hadoop集群.Hive.R.RHive,具体安装及调试方法见博客内文档. 名词解释: 先验概率:由以往的数据分析得到的概率, 叫做先验概率. 后验概率:而在得到信息之后,再重新加以修正的概率叫做后验概率.贝叶斯分类是后验概率. 贝叶斯分类算法步骤: 第一步:准备阶段该阶段为朴素贝叶斯分类做必要的准备.主要是依据具体情况确定特征属性,并且对特征属性进行适当划分.然后就是对一部分待分类项进行人工划分,以确定训练样本. 这一阶段的输入是所有的待分类项,输出…

mean shift 图像分割（一、二、三）

https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/72843247 MeanShift图像分割算法:大概是将复杂的背景,通过粗化提取整体信息,进而将图像分割. 接下来我想,将会抽出一部分时间,研究一下这个算法,以最终实现手势形状提取. <Mean Shift: A Robust Approach Toward Feature Space Aalysis>一文中,利用Meanshift算法分割图像,大体类似于这样的效果: 看到一篇非常好哒博文 me…

朴素贝叶斯算法--python实现

朴素贝叶斯算法要理解一下基础: [朴素:特征条件独立贝叶斯:基于贝叶斯定理] 1朴素贝叶斯的概念[联合概率分布.先验概率.条件概率**.全概率公式][条件独立性假设.] 极大似然估计 2优缺点 [优点: 分类效率稳定:对缺失数据不敏感,算法比较简单,常用于文本分类:在属性相关性较小时,该算法性能最好缺点:假设属性之间相互独立:先验概率多取决于假设:对输入数据的表达形式很敏感] 3先验概率.后验概率先验概率的计算比较简单,没有使用贝叶斯公式: 而后验概率的计算,要…

<转>特征工程（一）

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967 1. 引言再过一个月就是春节,相信有很多码农就要准备欢天喜地地回家过(xiang)年(qin)了.我们今天也打算讲一个相亲的故事. 讲机器学习为什么要讲相亲?被讨论群里的小伙伴催着相亲,哦不,催着讲特征工程紧啊.只是我们不太敢讲这么复杂高深的东西,毕竟工程实践的经验太复杂了,没有统一的好解释的理论,一般的教材讲这方面的内容不多.我们就打算以一个相亲的故事为例,串一些特征工程…

【cs229-Lecture5】生成学习算法：1）高斯判别分析（GDA）;2）朴素贝叶斯（NB）

参考: cs229讲义机器学习(一):生成学习算法Generative Learning algorithms:http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html 首先,简单比较一下前几节课讲的判别学习算法(Discriminative Learning Algorithm)和本节课讲的生成学习算法(Generative Learning Algorithm)的区别. eg:问题:Consider a classiﬁcat…

贝叶斯vs频率派：武功到底哪家强？| 说人话的统计学·协和八（转）

回我们初次见识了统计学理论中的“独孤九剑”——贝叶斯统计学(戳这里回顾),它的起源便是大名鼎鼎的贝叶斯定理. 整个贝叶斯统计学的精髓可以用贝叶斯定理这一条式子来概括: 我们做数据分析,绝大多数情况下希望得到的是关于某种假说是否成立的信息.等式左边的P(参数 | 数据),正是在观察到了手头上的数据的前提下,假说成立的概率.这里的“参数”,只不过是描述我们感兴趣的假说的数字而已. 比如说,在第1集<你真的懂p值吗?>里(戳这里回顾),蓝精灵抛一枚钢蹦儿,想知道它是不是均匀的.那么,关于钢镚儿是否均…

LdA笔记

LDA算法最初的论文使用的是变分EM方法训练(Variational Inference).该方法较为复杂,而且最后训练出的topic主题非全局最优分布,而是局部最优分布.后期发明了Collapsed Gibbs Sample方法,推导和使用较为简洁. Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法,LDA是一中非监督机器学习技术,可以用于识别大规模文档集或语料库中的潜在隐藏主题信息.该方法假设每个词由背后的一个潜在隐藏的主题中抽…

概率论与数理统计基础<1>:随机事件与随机变量

Part1. 随机事件 1-1.随机试验随机试验:可以在相同条件下重复进行,每次试验的结果不止一个,事先知道所有可能的结果但不确定是哪一个的试验. 举例:重复的抛出一枚均匀的硬币就是一个随机试验,事先知道它的结果,但是不知道究竟是正面还是反面. 1-2.随机事件定义1:随机试验可能的结果,称为样本空间,它的子集就叫做随机事件. 定义2:在一定条件下,可能发生也可能不发生的事件叫做随机事件. 举例:抛出硬币后可能正面落地,可能反面落地,那么"抛出硬币后正面落地"就是一个随机事件,它可…

R语言学习笔记—朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类(naive bayesian,nb)源于贝叶斯理论,其基本思想:假设样本属性之间相互独立,对于给定的待分类项,求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率,哪个最大,就认为待分类项属于那一类别.邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法. 朴素贝叶斯分类实现的三阶段: 第一阶段,准备工作.根据具体情况确定特征属性,并对每一特征属性进行划分,然后人工对一些待分类项进行分类,形成训练样本集合.这一阶段的输入是所有待分类数据,输出是特征属性和训练样本.唯一需要人工处理的阶段,质量要求较高…