前言 AI时代的到来一下子让人感觉到数学知识有些捉襟见肘,为了不被这个时代淘汰,我们需要不断的学习再学习.其中最常见的就是贝叶斯定理,这个定理最早由托马斯·贝叶斯提出. 贝叶斯方法的诞生源于他生前为解决一个“逆向概率”问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的.在贝叶斯写这篇论文之前,人们已经能够计算“正向概率”,如“袋子里N个白球,M个黑球,随机抓一个,抓到白球的概率”.而随之而来的另一个反过来的问题就是 “如果我们事先并不知道袋子里面黑白球的比例,而是闭着眼睛摸出一个(…

title: [概率论]2-3:贝叶斯定理(Bayes' Theorem) categories: Mathematic Probability keywords: Bayes' Theorem 贝叶斯公式 Law of total Probability 全概率公式 toc: true date: 2018-02-02 10:10:45 Abstract: 本文是关于Bayes' Theorem 的介绍性知识 Keywords: Bayes' Theorem,Law of total Prob…

2019年08月31日更新 看了一篇发在NM上的文章才又明白了贝叶斯方法的重要性和普适性,结合目前最火的DL,会有意想不到的结果. 目前一些最直觉性的理解: 概率的核心就是可能性空间一定,三体世界不会有概率 贝叶斯的基础就是条件概率,条件概率的核心就是可能性空间的缩小,获取了新的信息就是个可能性空间缩小的过程 贝叶斯定理的核心就是,先验*似然=后验,有张图可以完美可视化这个定理 只要我们能得到可靠的先验或似然,任意一个,我们就能得到更可靠的后验概率 最近又在刷一个Coursera的课程:Baye…

Bayes' Theorem定理的原理说明,三个简单的例子来说明用法及一些练习. Bayes' Theorem就是概率问题,论文相对比较好理解,也不必做什么笔记.…

这里用Venn diagram来不严谨地推导一下贝叶斯定理. 假设A和B为两个不相互独立的事件. 交集(intersection):  上图红色部分即为事件A和事件B的交集. 并集(union):  由Venn diagram可以看出,在事件B已经发生的情况下,事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B: 同理,在事件A已经发生的情况下,事件B发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件A: 注:表示 A,B 事件同时发生的概率,如果 A 和 B 是相互独立的两个事件,那么:. 由上面的公式可…

Naive Bayes Theorm And Application - Theorem Naive Bayes model: 1. Naive Bayes model 2. model: discrete attributes with finit number of values 2. Parameter density estimation 3. Naive Bayes classification algorithm 4. AutoClass clustering alogrithm \…

一.基本名词 泛化(generalization) 训练集所训练的模型对新数据的适用程度. 监督学习(supervised learning) 训练数据的样本包含输入向量以及对应的目标向量. 分类( classification ):给每个输入向量分配到有限数量离散标签中的一个. 回归( regression ):输出由一个或者多个连续变量组成. 无监督学习(unsupervised learning) 训练数据由一组输入向量 x 组成,没有任何对应的目标值. 聚类(clustering):发现…

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是…

Naive Bayes classifier - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier In machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple "probabilistic classifiers" based on applying Bayes' theorem with strong (naive) independ…

6 Easy Steps to Learn Naive Bayes Algorithm (with code in Python) Introduction Here’s a situation you’ve got into: You are working on a classification problem and you have generated your set of hypothesis, created features and discussed the importanc…