生成式模型贝叶斯
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 ...
如果我们换一种思路,先得到联合分布 ,再得到后验概率 ,这就是 生成式模型(Generative Model) ,顾名思义,生成式模型会研究样本的产生模型,判别式模型和生成式模型都是监督学习中的概念。 显然生成模型比判别模型包含更多的信息,可以做到更多的事,实际上由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型,贝叶...
朴素贝叶斯是生成式模型吗?
朴素贝叶斯属于生成式模型，朴素贝叶斯通过对数据的联合分布进行建模来计算后验概率
贝叶斯模型是回归算法模型吗
不是，贝叶斯模型属于生成式模型，也就是关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否需要求联合分布。
区分判别式模型与生成式模型
则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x)最大的yi，即 常见的生成式模型有 隐马尔可夫模型HMM、朴素贝叶斯模型、高斯混合模型GMM、LDA、高斯、混合多项式、专家的混合物、马尔可夫的随机场 举例：利用生成模型是根据山羊的特征首先学习出一个山羊的模...
数据挖掘常用算法有哪些?
1、 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯(NB)属于生成式模型(即需要计算特征与类的联合概率分布)，计算过程非常简单，只是做了一堆计数。NB有一个条件独立性假设，即在类已知的条件下，各个特征之间的分布是独立的。这样朴素贝叶斯分类器的收敛速度将快于判别模型，如逻辑回归，所以只需要较少的训练数据即可。即使NB...
贝叶斯公式是什么?
贝叶斯公式是P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。贝叶斯公式的定义：贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观...
什么是贝叶斯公式?
全概率事件和贝叶斯公式解释如下：全概率事件是指一个随机事件可以由多个互不相容的事件组成，每个事件发生的概率和为1。换言之，全概率事件是指一个随机事件在发生之前可以被分解成多个不同的条件下的事件，每个条件下事件的概率和为1。全概率事件可以用来求解复杂事件的概率，例如在多个条件下，某一事件...
朴素贝叶斯以及三种常见模型推导
特殊的, 如果D个维度之间相互独立,那么多元高斯分布就可以表示成单元高斯分布概率密度函数的连乘积 . 高斯朴素贝叶斯模型是假设条件概率P(X=x|Y=c_k)是多元高斯分布,另一方面,由之前的特征的条件独立性假设,我们就可以通过对每个特征的条件概率建模, 每个特征的条件概率 也服从高斯分布 . 在 类下第i个词对应的...
如何区分条件概率、乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式?
条件概率用在A 事件发生的情况下B事件发生的概率。概率乘法公式用在AB 同时发生时候。全概率公式用在A事件可以看作整体被B分割时候。贝叶斯公式用于先验和后验 较复杂精确时用边际分布密度
图解贝叶斯公式
在贝叶斯定理中，术语明确：P(A)为A的先验概率，不考虑B的影响；P(B|A)称为条件概率或相似度，表示在A发生的前提下B发生的概率；P(A|B)是后验概率，反映了在B发生后A出现的概率。公式P(A|B)=P(B|A)*P(A)\/P(B)表明，后验概率与先验概率和条件概率的乘积成正比。通过一个实例，即从2...
孙吴县丹红回答： 用MLE(似然函数)和先验概率来测算MAP(后验概率),属于一种generative model(生成模型),其优点在于计算速度快以及对数据缺失的鲁棒性.
高刻19597624331问： 如何运用或理解全概率公式、贝叶斯公式? - ？
孙吴县丹红回答：[答案] 首先打好2个基础1.这两类均是由2个阶段组成2.条件概率的思想 1.全概公式:首先建立一个完备事件组的思想,其实全概就... 跟上面建立的A B C D模型一样,已知P(D),求是在A发生下D发生的概率,这就是贝叶斯 P(A/D)=P(AD)/P(D)=P(A)*P(D/A)/P(...
高刻19597624331问： 贝叶斯网络模型具体作用,举个列子说明 - ？
孙吴县丹红回答： 贝叶斯网络模型最简单的例子是“分类器”,即在观测节点输入多个特征,就能获得这些特征所对应的具体事物. 例如:一个箱子里装有篮球,排球和足球,你的朋友每次从箱子里取出某一个球.但你看不见所取球的类型,只能通过朋友描述尺...
高刻19597624331问： 有谁有贝叶斯模型的通俗解释? - ？
孙吴县丹红回答： 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率.
高刻19597624331问： 如何理解贝叶斯估计?? - ？
孙吴县丹红回答： 贝叶斯理论1.贝叶斯法则 机器学习的任务:在给定训练数据D时,确定假设空间H中的最佳假设. 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设.贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方...
高刻19597624331问： 如何简单易懂地理解贝叶斯非参数模型 - ？
孙吴县丹红回答： 首先说明一下,机器学习中参数估计方法最基本的就是极大似然估计.极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据,它视待估参数为一个未知但固定的量,从而不考虑先验知识的影响.因此如果样本数据不能很好反映模型的情况,那么得到的...
高刻19597624331问： 逻辑回归 和 朴素贝叶斯 两者间的区别 - ？
孙吴县丹红回答： 区别如下: logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人...
高刻19597624331问： 贝叶斯公式应用实例 - ？
孙吴县丹红回答： 写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序...
高刻19597624331问： 贝叶斯定理的定义? - ？
孙吴县丹红回答： 贝叶斯其人 [编辑本段] 贝叶斯,全名 托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes),一位伟大的英国数学大师,他的理论照亮了今天的计算领域,和他的同事们不同:他认为上帝的存在可以通过方程式证明,他最重要的作品被别人发行,而他已经去世...
