http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51539739 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样来采样截断多维高斯分布的参数(已知一堆截断高斯分布的数据,推断其参数( μ , Σ )). 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现从下面这个公式采样? 下面介绍如何为多维正态分布构

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

1. 从贝叶斯方法(思想)说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度. 1763年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为<An essay towards solving a problem in the doctrine of chances>的论文, 这篇论文发表后,在当时并未产生多少影响,但是在20

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,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,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则

1. 贝叶斯网理论部分 笔者在另一篇文章中对贝叶斯网的理论部分进行了总结,在本文中,我们重点关注其在具体场景里的应用. 2. 从概率预测问题说起 0x1:条件概率预测模型之困 我们知道,朴素贝叶斯分类器和Logistic regression模型都是产生概率估计来代替硬性的分类.对于每个类值,它们都是估计某个实例属于这个类的概率. 实际上,大多数其他机器学习分类器都可以转化为产生这类信息的模型,例如: 通过计算叶子节点上每类的相对频率,就能从决策树中得到概率 通过检验某条规则所覆盖的实例,就能从

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

一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了

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-

初步理解一下:对于一组输入,根据这个输入,输出有多种可能性,需要计算每一种输出的可能性,以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出. 那么,如何来解决这个问题呢? 贝叶斯给出了另一个思路.根据历史记录来进行判断. 思路是这样的: 1.根据贝叶斯公式:P(输出|输入)=P(输入|输出)*P(输出)/P(输入) 2.P(输入)=历史数据中,某个输入占所有样本的比例: 3.P(输出)=历史数据中,某个输出占所有样本的比例: 4.P(输入|输出)=历史数据中,某个输入,在某个输出的数量占所有样本的比例

朴素贝叶斯 算法介绍: 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 朴素贝叶斯的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,在没有其它可用信息下,我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别. 朴素贝叶斯分类的正式定义如下: 1.设 为一个待分类项,而每个a为x的一个特征属性. 2.有类别集合 . 3.计算 . 4.如果 ,则 . 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率.我们可以这么做: 1.找到一个已知分类的待分类项集合,这

朴素贝叶斯优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型:标称型数据朴素贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策朴素贝叶斯的一般过程(1)收集数据:可以使用任何方法.(2)准备数据:需要数值型或者布尔型数据.(3)分析数据:有大量特征时,回值特征作用不大,此时使用直方图效果更好(4)训练算法:计算不同的独立特征的条件概率(5)测试算法:计算错误率(6)使用算法:一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类.可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分

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)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

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes

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

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论.采用概率模型来表述,定义x=<x1,x2,...,xn>为某一n维特征向量,y∈{c1,c2,...ck}为该特征向量x所有k种可能的类别,记 P(y=ci|x)为特征向量x属于类别ci的概率.贝叶斯原理: P(y|x)=P(x|y)P(y)/P(x) #代码1:读取20类新闻文本的数据细节  #从sklearn.datasets里导入新闻数据抓取器fetch_20newsgroups from sklearn.datasets import

对于给定的训练数据集,朴素贝叶斯法首先基于iid假设学习输入/输出的联合分布: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. 一.目标 设输入空间是n维向量的集合,输出空间为类标记集合= {c1, c2, ..., ck}.X是定义在上的随机变量,Y是定义在上的随机变量.P(X, Y)是X和Y的联合概率分布.训练数据集 T = {(x1, y1), (x2, y2), ..., (xN, yN)}由P(X, Y)独立同分布产生. 朴素贝叶斯法的学习目标是习得联合概率分布

贝叶斯推断之最大后验概率(MAP) 本文详细记录贝叶斯后验概率分布的数学原理,基于贝叶斯后验概率实现一个二分类问题,谈谈我对贝叶斯推断的理解. 1. 二分类问题 给定N个样本的数据集,用\(X\)来表示,每个样本\(x_n\)有两个属性,最终属于某个分类\(t\) \(t=\left\{0,1\right\}\) \(\mathbf{x_n}=\begin{pmatrix}x_{n1} \\ x_{n2} \\ \end{pmatrix}\), 假设模型参数\(w=\begin{pmatrix}

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