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贝叶斯后验
贝叶斯
分类器(3)朴素贝叶斯分类器
答:
在本篇中,我们来介绍一个更加简单的 求解方法,并在此基础上讲讲常用的一个
贝叶斯
分类器的实现:朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes classifier)。我们的目标是通过对样本的学习来得到一个分类器,以此来对未知数据进行分类,即求
后验
概率 。在 贝叶斯分类器(1)贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和...
朴素
贝叶斯
分类
答:
最终,我们将样本分配到具有最高
后验
概率的类别中。“朴素”这个词指的是假设所有特征都是独立的,这使得计算条件概率变得更加简单。虽然这个假设在现实世界中并不总是成立,但朴素
贝叶斯
分类器通常表现良好,并且在许多实际应用中被广泛使用,例如文本分类和垃圾邮件过滤等领域。
什么是
贝叶斯
定理?它的作用是什么?
答:
贝叶斯
定理是概率论中的一个重要定理,它描述了在已知一些先验信息的情况下,如何通过观察到的新数据来更新我们对某个事件发生的概率的估计。贝叶斯定理的基本形式如下:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)其中,P(A|B)表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率,也被称为
后验
概率;P(B|A)表示在事件A...
步步为营还是精益求精?在线
贝叶斯
给我们的启发
答:
我们在前一篇提到了在线
贝叶斯
估计,在这一章中,我们讲述在线贝叶斯估计体现出来的重要思想:要精益求精,不要步步为营。 我们在前一章中第一次提到了 在线贝叶斯估计 的概念:当证据源源不断到来时,贝叶斯估计并不是等着所有的所有的证据来了以后才开始计算基于所有收集到的观测的
后验
概率。而是开始根据少量的证据计算...
贝叶斯
概率公式怎么理解
答:
贝叶斯
概率公式的详细解析:P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也由于得自B的取值而被称作A的
后验
概率。P(B|A)是已知A发生后B的条件概率,也由于得自A的取值而被称作B的后验概率。P(B)是B的先验概率或边缘...
贝叶斯
判别分析阈值贝塔等于零时就是线性距离判别,为什么?
答:
Bayes准则:寻求一种判别规则,使得属于第k类的样品在第k类中取得最大的
后验
概率。基于以上准则,假定已知个体分为g类,各类出现的先验概率为P(Yk),且各类均近似服从多元正态分布,当各类的协方差阵相等时,可获得由m个指标建立的g个线性判别函数Y1,Y2,…,Yg,分别表示属于各类的判别函数值:Y...
博弈论沉思13
贝叶斯
法则
答:
60
贝叶斯
法则 在日常生活中,当面临不确定时,我们对某事件发生的可能性有一个判断,然后,会根据新的信息来修正这个判断。统计学上,修正之前的判断称为“先验概率”。修正后的判断称为“
后验
概率”。贝叶斯法则 就是人们根据新的信息从先验概率得到后验概率的基本方法。假定我们认为这个人是好人的...
对
贝叶斯
、svm和神经网络的入门级理解
答:
贝叶斯
公式:P(B|A) = P(AB) / P(A) P(B|A)
后验
概率,在已知A发生的情况下B发生的概率 P(AB)联合概率,两件事一同发生的概率 P(A)A的边缘概率,也称先验概率,求解时通过合并无关事件B的概率从而将其消去,回顾一下概率论,在离散函数就是求无关事件B的和,连续函数中就是取B的积分。 就是在事件A...
朴素
贝叶斯
算法中拉普拉斯平滑的证明
答:
由于多项分布的
后验
分布也是狄利克雷分布,故狄利克雷分布是多项分布的共轭分布。由此可得多项分布参数 的
贝叶斯
估计值为: 设 为数据集中的样本, 为样本特征向量, 为...
稚楚对
贝叶斯
定理的解释
答:
稚楚对
贝叶斯
定理的解释如下:网页链接 什么是贝叶斯定理?在信息和条件有限的情况下,基于过去的数据,通过动态调整的方法,帮助我们一步步预测出事件发生的接近真实的概率。其根本思想是
后验
概率 = 先验概率 * 调整因子,其中先验概率就是在信息不完整情况下做出的主观概率预测;调整因子则是在信息收集不断...
棣栭〉
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