采样定理在1928年由美国电信工程师H.奈奎斯特首先提出来的,因此称为奈奎斯特采样定理. 1933年由苏联工程师科捷利尼科夫首次用公式严格地表述这一定理,因此在苏联文献中称为科捷利尼科夫采样定理. 1948年信息论的创始人C.E.香农对这一定理加以明确地说明并正式作为定理引用,因此在许多文献中又称为香农采样定理. 奈奎斯特采样定理解释了采样率和所测信号频率之间的关系. 阐述了采样率fs必须大于被测信号感兴趣最高频率分量的两倍. 该频率通常被称为奈奎斯特频率fN.即: 首先,我们要明确以下两点:

离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了,同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建,分析和预测的框架,会在今年逐步发表,拟定了一个目录,大家有什么样的意见和和问题,可以看看,留言我会在后面的文章中逐步改善:彩票数据框架与分析预测总目录.同时这篇文章也是“[彩票]彩票预测算法(一):离散型马尔可夫链模型C#实现”的兄弟篇.所以这篇文章还有一个标题,应该是:[彩票]彩票预测算法(二):朴素贝叶斯分类器在足球胜平负预测中的应用及C#实现. 以前了解比较多的是SVM,RF,特征选择和聚类分析,实际也做过一

贝叶斯网(Bayesian networks)是一种描述随机变量之间关系的语言,构造贝叶斯网是为了概率推理,理论上概率推理基于联合概率分布就行了,但是联合概率分布(基于表)的复杂度会呈指数增长,贝叶斯网(基于图)可以弥补其中的不足,我们利用问题的结构可以把联合概率分布进行分解,从而大大降低计算复杂度. 贝叶斯网是图论与概率论相结合的产物,图论用于描述,概率论用于优化. 许多经典的多元概率模型都是贝叶斯的特例,包括朴素贝叶斯模型(naive Bayes models),隐类模型(latent cl

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 19:52:28 现在我们就开始讲第四章,第四章的内容是关于 线性分类模型,主要内容有四点:1) Fisher准则的分类,以及它和最小二乘分类的关系 (Fisher分类是最小二乘分类的特例)2) 概率生成模型的分类模型3) 概率判别模型的分类模型4) 全贝叶斯概率的Laplace近似 需要注意的是,有三种形式的贝叶斯:1) 全贝叶斯2) 经验贝叶斯3) MAP贝叶斯我们大家熟知的是 MAP贝叶斯 MAP(poor man

(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM).该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布:还有一种在上一篇笔记中也已经提到,即将连续变量值离散化.本文将要介绍一种与多元伯努利事件模型有较大区别的NB模型,即多项式事件模型(Multinomial Event Model,一下简称NB-M

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一

摘要:旁听了清华大学王建勇老师的 数据挖掘:理论与算法 的课,讲的还是挺细的,好记性不如烂笔头,在此记录自己的学习内容,方便以后复习.   一:贝叶斯分类器简介 1)贝叶斯分类器是一种基于统计的分类器,它根据给定样本属于某一个具体类的概率来对其进行分类. 2)贝叶斯分类器的理论基础是贝叶斯理论. 3)贝叶斯分类器的一种简单形式是朴素贝叶斯分类器,跟随机森林.神经网络等分类器都有可比的性能. 4)贝叶斯分类器是一种增量型的分类器.   二:贝叶斯理论 第一次接触贝叶斯还是本科学概率论的时候,那时候

原文地址 作者:liaoyu 摩尔斯电码是一种时通时断的信号代码,通过不同的排列顺序来表达不同的英文字母.数字和标点符号,是由美国人萨缪尔·摩尔斯在1836年发明. 每一个字符(字母或数字)对应不同的序列(由点和划组成). 一般来说,任何一种能把书面字符用可变长度的信号表示的编码方式都可以称为摩尔斯电码. 但现在这一术语只用来特指两种表示英语字母和符号的摩尔斯电码:美式摩尔斯电码和国际摩尔斯电码.下面内容仅针对国际摩尔斯电码. 字母.数字.标点.特殊字符与摩斯码对照表 除了上面的字符,也可以通过

https://github.com/alibaba/zeus 宙斯(zeus)是什么 宙斯是一个完整的Hadoop的作业平台从Hadoop任务的调试运行到生产任务的周期调度 宙斯支持任务的整个生命周期 从功能上来说,支持:Hadoop MapReduce任务的调试运行Hive任务的调试运行Shell任务的运行Hive元数据的可视化查询与数据预览Hadoop任务的自动调度完整的文档管理 完整的学习文档请进入: 文档首页 安装指导文档 用户入门手册 用户进阶手册 管理员配置手册 宙斯开源,不仅仅是

该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

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)\

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)"

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/marc01in/p/4775440.html 引 和师弟师妹聊天时经常提及,若有志于从事数据挖掘.机器学习方面的工作,在大学阶段就要把基础知识都带上. 机器学习在大数据浪潮中逐渐展示她的魅力,其实<概率论>.<微积分>.<线性代数>.<运筹学>.<信息论>等几门课程算是前置课程,当然要转化为工程应用的话,编程技能也是需要的,而作为信息管理专业的同学,对于信息的理解.数据的敏感都是很好

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631 本文讨论(完备数据的)贝叶斯网的参数估计问题:贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计.假定网络结构是固定的,且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例. 参数估计的主要方法有两种:一种基于最大的似然的估计:一种是使用贝叶斯方法. 贝叶斯网的MLE参数估计 最大似然估计MLE [参数估计:最大似然估计MLE] 简单示例:局部似然函数 仅包含两个二元变量的网络,即弧 从上看出,似然函数被

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52489270 为什么用贝叶斯网络 联合分布的显式表示 Note: n个变量的联合分布,每个x对应两个值,共n个x,且所有概率总和为1,则联合分布需要2^n-1个参数. 贝叶斯网表示 独立性质的应用会降低参数数目,表达更紧凑. [PGM:贝叶斯网表示之朴素贝叶斯模型naive Bayes:独立性质的利用] 皮皮blog 贝叶斯网络 贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(Beli

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52469064 独立性质的利用 条件参数化和条件独立性假设被结合在一起,目的是对高维概率分布产生非常紧凑的表示. 随机变量的独立性 [PGM:概率论基础知识:独立性性质的利用] 条件参数化方法 Note: P(I), P(S | i0), P(S | i1)都是二项式分布,都只需要一个参数. 皮皮blog 朴素贝叶斯模型naive Bayes 朴素贝叶斯模型的学生示例 {这个示例很好的阐述了什么是朴素

  本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍.(不敢误人子弟)   在介绍贝叶斯深度学习之前,先来回顾一下贝叶斯公式. 贝叶斯公式 \[p(z|x) = \frac{p(x, z)}{p(x)} = \frac{p(x|z)p(z)}{p(x)} \tag{1}\] 其中,\(p(z|x)\) 被称为后验概率(posterior),\(p(x,

贝叶斯决决策论       在所有相关概率都理想的情况下,贝叶斯决策论考虑基于这些概率和误判损失来选择最优标记,基本思想如下: (1)已知先验概率和类条件概率密度(似然) (2)利用贝叶斯转化为后验概率 (3)根据后验概率的大小进行决策分类 1.风险最小化 风险:根据后验概率可以获得将样本分为某类所产生的期望损失,即在该样本上的“条件风险”. 目的:寻找最小化总体风险,只需在每个样本上选择能使条件风险最小的类标记 2.决策风险最小化---后验概率最大化 获得后验概率有两种方法,机器学习也因为这两

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例

分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    3.模型选择与调优    4.朴素贝叶斯算法(假定特征互独立 + 贝叶斯公式(概率计算) + 拉普拉斯平滑系数),假定独立,对缺失数据不敏感,用于文本分类    5.决策树(找到最高效的决策顺序--信息增益(关键特征=信息熵-条件熵) + 可以可视化)    6.随机森林(bootstarp(又放回