【概率论】5-2:伯努利和二项分布(The Bernoulli and Binomial Distributions)

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概率图模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-多项式贝叶斯

之前忘记强调了一个重要差别:条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的差别条件概率链式法则贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述. 上一讲谈到了概率分布的因式分解 \begin{array}{l}P\left({X,Y\left| Z \right.} \right) = P\left( {X\left| Z \right.} \right)P\left({Y\left| Z \right.} \right)\…

概率图形模型（PGM）学习笔记（四）-贝叶斯网络-伯努利贝叶斯-贝叶斯多项式

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

估计量|估计值|矩估计|最大似然估计|无偏性|无偏化|有效性|置信区间|枢轴量|似然函数|伯努利大数定理|t分布|单侧置信区间|抽样函数|

第二章置信区间估计估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊…

【sklearn朴素贝叶斯算法】高斯分布/多项式/伯努利贝叶斯算法以及代码实例

朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其"朴素"假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立.贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)} {P(x_1, \dots, x_n)}\) 依据朴素条件独立假设可得: \(P(x_i \mid y, x_1, \dots, x_{i-…

吴裕雄 python 机器学习——伯努利贝叶斯BernoulliNB模型

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' d…

贝努利概率 matlab

参考:http://zhidao.baidu.com/link?url=3XZm35XpFf_kbADwDHEERtgFMKqHftiS5SyTCWcBtlF7B7zeNgoNqIzXxpJsHtBIGdofik99hN3-e_Gs9aYKSTbvgCbZ0Gp49hiUtP_L5hK % 设定p值p=0.6;% 产生随机矩阵m=3;n=4;A=rand(m,n);% 生成伯努利矩阵A=A<p; % for exampleA = 0.9572 0.1419 0.7922 0.0357 0.485…