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贝叶斯定理
数据挖掘-朴素
贝叶斯
算法
答:
朴素贝叶斯算法,主要用于对相互独立的属性的类变量的分类预测。(各个属性/特征之间完全没有关系,叫做相互独立,事实上这很难存在,但是这个方法依然比较有效。)大学的概率论里一般都学过这个
贝叶斯定理
,简单阐述如下:若事件 , ,…构成一个事件且都有正概率,则对任意一个事件Y,有如下公式成立:...
贝叶斯
估计、最大似然估计、最大后验概率估计
答:
上面的式子称为贝叶斯公式,也叫做
贝叶斯定理
或贝叶斯法则。在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称: 因此贝叶斯公式可表示为:后验概率=似然函数 先验概率/标准化常量=标准似然比 先验概率。根据标准似然比的大小,可分为下面三种情况: 由全概率公式、贝叶斯法则可得: 在英文中,似然(likelihood)和概率(probability)...
关于输入几个植物特征的智能识别系统的
贝叶斯
网络公式
答:
贝叶斯定理
原本是概率论中的一个定理,这一定理可用一个数学公式来表达,这个公式就是著名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的: 假定B1,B2,……是某个过程的若干可能的前提,则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计,称之为先验概率。如果这个过程得到了一个结果A,那么贝叶斯公式提供了我们...
贝叶斯
公式表白
答:
我喜欢你就是遵循
贝叶斯定理
是指我喜欢你,是因为在喜欢你和不喜欢你之间,我选择了喜欢你。贝叶斯定理是关于随机事件a和b的条件概率的一则定理,根据不能够确定的信息,作出推理和决策,需要对于各种结论的概率做出一定的预计。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题,这一个领域的探讨对于揭示人们对概率信息...
贝叶斯
分类器(1)贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然_百度知 ...
答:
现在应该对贝叶斯学派的思想有了一点认识了。那我们看看在分类问题上贝叶斯分类器是怎么一回事呢? 贝叶斯分类器是一类分类算法的总称,
贝叶斯定理
是这类算法的核心,因此统称为贝叶斯分类。 在分类问题中,我们可以根据样本 计算出在样本中各个类别 出现的概率,即后验概率 ,根据之前对贝叶斯统计推断的介绍,还需要引入各种推...
贝叶斯
基本概念
答:
后验
定理
:后验概率 = (相似度 * 先验概率)/标淮化常量 将B看作新的样本的特征,A看作样本的可能结果(可能存在的类别),公式的意义就是B条件下出现A情况的概率。
贝叶斯
的思想 :从频率推测概率是一种正向思维,讲的是客观概率,而贝叶斯是一种主观判断,是根据已有条件推测事件发生的可能...
Neyman-Pearson
定理
与
贝叶斯
统计学有何不同?
答:
相比之下,贝叶斯统计学是一种基于
贝叶斯定理
的统计推断方法,贝叶斯统计学认为,参数本身是一个随机变量,而不是固定的值。通过引入先验分布和似然函数,贝叶斯统计学可以计算出参数的后验分布,从而进行参数估计和决策。贝叶斯统计学强调了先验信息的重要性,并允许在后续观测中不断更新对参数的认识。此外,...
贝叶斯
决策论及贝叶斯网络
答:
可以看到前边判别类别的决策树,bp,svm都是判别式模型。(从这里看出我们的终极目标还是去计算 p(c|x) ,符合现实的要求。)根据
贝叶斯定理
,要求联合概率分布,可以通过 p(c )*p(x|c)/p(x) 来得到,前者是类先验概率,后者是类条件概率,或者称似然。 p(x) 是用于归一化的证据因子,对于...
如何应用
贝叶斯
理论做统计推断
答:
贝叶斯方法的基本思想是,不论你作出何种推断,都只能基于后验分布,即由后验分布所决定(陈希孺,1999)。贝叶斯方法是基于
贝叶斯定理
而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方法(Kotz和吴喜之,2000)。一个完全的贝叶斯分析(full Bayesian analysis)包括数据分析、概率模型的构造、先验信息和效应函数的...
朴素
贝叶斯
答:
A 在另外一个事件 B 已经发生条件下的发生概率
贝叶斯
公式:不知道B事件的前提下,我们对A事件概率的一个主观判断。 对应这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下,来主观判断出女神喜欢一个人的概率。这里我们假设是50%,也就是不喜欢你,可能不喜欢你的概率都是一半。这是一个调整因子...
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