三个不同的估计框架. MLE最大似然估计:根据训练数据,选取最优模型,预测.观测值D,training data:先验为P(θ). MAP最大后验估计:后验概率. Bayesian贝叶斯估计:综合模型.权重叠加. Coin Toss Problem 扔硬币问题 硬币不均匀,P(H正面)=θ 若所投硬币序列为HHTHHT. 可以看出,若由人直接感官判断,正面概率为2/3.这其中包含了MLE思想. 由MLE严格推导可以得出正面概率确实为2/3. MAP近似到MLE 当n足够大时,先验P(θ)可以忽略

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

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}

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle

1.最大似然估计 (MLE):  什么是最大似然估计?     问题:给定一组观察数据还有一个参数待定的模型,如何来估计这个未知参数呢? 观察数据(x1,y1)......(xn,yn)   待定模型参数为θ,模型为f(x;θ).这时候可以借助观察数据来估计这个θ.这就是最大似然函数估计.      举个例子:         假设我们有一个袋子,里面装着白球和黑球,但是我们不知道他们分别有多少个,这时候需要我们估计每次取出一个球是白球的概率是多少?如何估计呢? 可以通过连续有放回的从袋子里面取

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才

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

1. 背景介绍 广告形式: 互联网广告可以分为以下三种: 1)展示广告(display ad) 2)搜索广告(sponsored search ad) 3)上下文广告(contextual ad)   竞价模式: 对于在线广告,主要有以下几种竞价模式: 1)pay-per-impression(按展示付费):广告商按照广告被展示的次数付费,这是一种最普遍的竞价模型.缺点在于没有考虑投放广告的效果. 2)pay-per-action(按行为付费):只有在广告产生了销售或者类似的一些转化时,广告商才

机器学习中的MLE和MAP两大学派的争论: 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE,最大似然估计): 频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围. 贝叶斯学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP,最大后验估计): 贝叶斯学派认为世界是不确定的,人们对世界先有一个预判,而后通过观测数据对这个预判做调整,我们的目标是要找到最

摘要:常规的神经网络权重是一个确定的值,贝叶斯神经网络(BNN)中,将权重视为一个概率分布.BNN的优化常常依赖于重参数技巧(reparameterization trick),本文对该优化方法进行概要介绍. 论文地址:http://proceedings.mlr.press/v37/blundell15.pdf 网络权重的点估计 常规神经网络可以基于MLE或MAP对权重作点估计. 基于MLE(maximum likelihood estimation): 基于MAP(maximum a pos

这是Hinton的第10课 这节课有两篇论文可以作为背景或者课外读物<Adaptive mixtures of local experts>和<Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors>. 一.为什么模型的结合是有帮助的 这部分将介绍为什么当我们进行预测的时候,想要将许多模型结合起来.如果我们只有一个模型,我们不得不对这个模型选择某些能力:如果我们选择的能力太少,那么模型可以

注: 本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statistical data analysis in Python – frequentist and Bayesian methods]的简单翻译和整理,这部分内容主要将对统计学习中的频率论方法和贝叶斯统计方法进行介绍. 本文将介绍如何洞察现实世界的数据,以及如何在存在不确定性的情况下做出明智的决定. 统计数据分析

朴素贝叶斯(Naïve Bayes) 介绍 Byesian算法是统计学的分类方法,它是一种利用概率统计知识进行分类的算法.在许多场合,朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法想媲美,该算法能运用到大型数据库中,且方法简单,分类准确率高,速度快,这个算法是从贝叶斯定理的基础上发展而来的,贝叶斯定理假设不同属性值之间是不相关联的.但是现实说中的很多时候,这种假设是不成立的,从而导致该算法的准确性会有所下降. 运用场景 1.医生对病人进行诊断就是一个典型的分类过程,任何一个医生都无法直接看到病

首先说明一点,此篇blog解决的问题是就下面的数据如何应用mahout中的贝叶斯算法?(这个问题是在上篇(...完结篇)blog最后留的问题,如果想直接使用该工具,可以在mahout贝叶斯算法拓展下载): 0.2 0.3 0.4:1 0.32 0.43 0.45:1 0.23 0.33 0.54:1 2.4 2.5 2.6:2 2.3 2.2 2.1:2 5.4 7.2 7.2:3 5.6 7 6:3 5.8 7.1 6.3:3 6 6 5.4:3 11 12 13:4 前篇blog上面的数据在

如果想直接下面算法调用包,可以直接在mahout贝叶斯算法拓展下载,该算法调用的方式如下: $HADOOP_HOME/bin hadoop jar mahout.jar mahout.fansy.bayes.BayerRunner -i hdfs_input_path -o hdfs_output_path -scl : -scv , 调用参数如下: usage: <command> [Generic Options] [Job-Specific Options] Generic Option

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].

1.HiBench算法简介 Hibench 包含9个典型的hadoop负载(micro benchmarks,hdfs benchmarks,web search bench marks,machine learning benchmarks和data analytics benchmarks) 具体参考CDH集群安装&测试总结:第三节内容 micro benchmarks Sort:使用hadoop randomtextwriter生成数据,并对数据进行排序. Wordcount:统计输入数据

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

频率派 贝叶斯派 theta是个未知的常量,X是随机变量, theta是个随机变量,X是随机变量 MLE最大似然估计 MAE最大后验概率 统计机器学习,优化问题 1)建立模型.概率 2)定义损失函数 3)梯度下降/牛顿法求解 概率图模型 求积分(用蒙特卡洛方法取样)

1. 先引入一个简单的例子 出处:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html 一.病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起,你会看到贝叶斯分类器很好懂,一点都不难. 某个医院早上收了六个门诊病人,如下表. 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人,是一个打喷嚏的建筑工人.请问他患上感冒的