发表评论取消回复
相关阅读
相关 机器学习-朴素贝叶斯
朴素贝叶斯介绍 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。之所以叫朴素,是因为朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立性的假设。朴素贝叶斯法是典型的生成学习
相关 机器学习:贝叶斯网络
一、什么是贝叶斯网络 贝叶斯网络是一种用于进行概率推理的模型。(比如说下面这个图,箭头表示因果关系,也就是强盗抢劫和地震都会引起房子铃响,如果房子铃响,那么这个人的两个邻
相关 【非参数贝叶斯学习系列】Dirichlet distribution学习笔记
Dirichlet distribution是一个很重要 的分布,其是Dirichlet process 存在的基础,DP本身是得出非参贝叶斯估计中的求得先验分布的重要方法。这
相关 【非参数贝叶斯学习系列】Beta Distribution 学习笔记
这个是我学习过程的中的一些学习笔记,拿出来希望和大家共享,因为我也是初学者,希望大家能够一起来讨论共同提高 这是关于Beta分布的一些东西,从我个人理解上来说我觉得Beta分
相关 机器学习笔记2 - 朴素贝叶斯法
Table of Contents [1 概念][1] [2 已有工具][2] [2.1 R: e1071][2.1 R_ e1071
相关 机器学习实战笔记4(朴素贝叶斯)
前面介绍的kNN和决策树都给出了“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案,而有时候的分类并不能给出明确的答案,本节讲解使用概率论进行分类的方法。 1:简单概念描述
相关 参数估计:贝叶斯思想和贝叶斯参数估计
http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51471222][blog.csdn.net_pipisorry_articl
相关 《统计学习方法》 朴素贝叶斯 贝叶斯估计 Python实现
代码可在Github上下载:[代码下载][Link 1] 前言 由于使用极大似然估计会出现概率值为0的情况,这会影响后续的计算。比如当有一个后验概率为0的时候,那么会使
相关 记录贝叶斯深度学习
![1385603-20190812175801843-1975093002.png][] ![1385603-20190812175748053-159417186.
还没有评论,来说两句吧...