判别分析作为一种多元分析技术应用相当广泛,和其他多元分析技术不同,判别分析并没有将降维作为主要任务,而是通过建立判别函数来概括各维度之间的差异,并且根据这个判别函数,将新加入的未知类别的样本进行归类,从这个角度讲,判别分析是从另一个角度对数据进行归类. 判别分析由于要建立判别函数,因此和回归分析类似,也有因变量和自变量,并且因变量应为分类变量,这样才能够最终将数据进行归类,而自变量可以是任意尺度变量,分类变量需要设置为哑变量. 既然和回归分析类似,那么判断分析也有一定的适用条件,这些适用条件也和

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).

参考: cs229讲义 机器学习(一):生成学习算法Generative Learning algorithms:http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html 首先,简单比较一下前几节课讲的判别学习算法(Discriminative Learning Algorithm)和本节课讲的生成学习算法(Generative Learning Algorithm)的区别. eg:问题:Consider a classificat

(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

华电北风吹 日期:2015/12/12 朴素贝叶斯算法和高斯判别分析一样同属于生成模型.但朴素贝叶斯算法须要特征条件独立性如果,即样本各个特征之间相互独立. 一.朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯算法通过训练数据集学习联合概率分布p(x,y),其中x=(x1,x2,...,xn)∈Rn,y∈R.详细的对于K分类问题就是须要学习一个类别的先验概率分布p(y=ck),k=1,2,...,K和每一个类别下的条件概率分布(如式1-1) p(x|y)=p(x1,x2,...,xn|y)(1-1) 因为朴素贝叶斯算

粒子滤波确实是一个挺复杂的东西,从接触粒子滤波到现在半个多月,博主哦勒哇看了N多篇文章,查略了嗨多资料,很多内容都是看了又看,细细斟酌.今日,便在这里验证一下自己的修炼成果,请各位英雄好汉多多指教. 讲粒子滤波之前,还得先讲一个叫”贝叶斯滤波”的东西,因为粒子滤波是建立在贝叶斯滤波的基础上的哩.说太多抽象的东西也很难懂,以目标跟踪为例,直接来看这东西是怎么回事吧: 1. 首先咋们建立一个动态系统,用来描述跟踪目标在连续时间序列上的变换情况.简单一点,我们就使用目标的位置(i,j)作为这个动态系统

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法,用途十分广泛,如垃圾邮件处理等.而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题,用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘.本文借助朴素贝叶斯算法,针对文本正负面进行判别,并且利用C#进行编程实现. 不先介绍点基础? 朴素贝叶斯,真的很朴素 朴素贝叶斯分类算法,是一种有监督学习算法,通过对训练集的学习,基于先验概率与贝叶斯公式,计算出

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率,然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类. 之所以称之为"朴素",是因为贝叶斯分类只做最原始.最简单的假设: 1,所有的特征之间是统计独立的; 2,所有的特征地位相同.那么假设某样本x有a1,...,aM个属性 那么有:P(x)=P(a1,...,aM

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

            本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译,但进行了若干简化和提炼,按照原网站的思路进行,但不局限与其顺序. 欢迎传播分享,必须保持原作者的信息,但禁止将

之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中,对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结.这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库.重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择. 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法,scikit-learn中朴素贝叶斯类库的使用也比较简单.相对于决策树,KNN之类的算法,朴素贝叶斯需要关注的参数是比较少的,这样也比较容易掌握.在scikit-learn中,一共有3个朴素贝叶斯的分类算法类.分别是Gau

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

上一篇博文已经讲了贝叶斯滤波的原理以及公式的推导:http://www.cnblogs.com/JunhaoWu/p/bayes_filter.html 本篇文章将从贝叶斯滤波引入到粒子滤波,讲诉粒子滤波的原理. 前面我们已经提到,将跟踪目标的运动看作是一个动态系统.系统的状态以目标的状态来表示.这里,不妨将跟踪目标的中心位置作为系统状态 xt=(it,jt).在连续变化的图像序列里,状态xt随时间不断变换.我们的目的是估计t时刻系统的状态,在这个例子中为目标的中心位置. 状态估计问题(目标跟踪

生活中很多场合需要用到分类,比如新闻分类.病人分类等等. 本文介绍朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier),它是一种简单有效的常用分类算法. 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

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点:在数据较少的情况下依然有效,可以处理多类别问题 缺点:对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型:标称型数据 算法思想: 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件,那么我们知道的是这个邮件中的词的分布,那么我们还要知道:垃圾邮件中某些词的出现是多少,就可以利用贝叶斯定理得到.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr

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

Atitti 文本分类  以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器?1 1.2. 八.建立历史资料库2 1.3. 十.联合概率的计算3 1.4. 十一.最终的计算公式3 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,4 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器? 垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户. 正确识别垃圾邮件的技术难度非常大.传统的垃圾邮件过滤方法,主要有"关键词法&quo

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表