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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上,介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少,比如《数理统计学简史》,以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等,然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少,中文书籍总共也没几本,有的多
yabmarlboro
7年前
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斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 四、贝叶斯网络
四、贝叶斯网络 原文:Bayesian networks 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们从表示的话题开始:我们如何选择概率分布来为世界的一些有趣方面建模? 建立一个好的模型并不容易:我们在介绍中看到,垃圾邮件分类的
布客飞龙
6年前
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概率问题,从癌症检测到贝叶斯网络
image.png 上一篇博文用癌症检测的问题,发现即便是被准确率高达90%的仪器检测出了癌症,但实际得癌症的概率却如此之低。从这个例子引出了贝叶斯定理这个工具,利用这个工具可以计算一个普遍的问题那就是“检测问题”。如图,A是无法观察到的(是否是癌症患者),
hongtao2018
6年前
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朴素贝叶斯法(对于连续和离散属性的处理)
原文地址 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。简单来说,朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子,如果一种水果具有红,圆,直径大概4英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,
yabmarlboro
8年前
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多重角度解读:贝叶斯推理是怎么工作的
本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 贝叶斯推理是怎么工作的 贝叶斯推理是一种从数据中获得更清晰预测的方法,当没有足够多想要的数据时,并想获得这些数据全部的预测强度时,贝叶斯推理是特别有用的。 虽然贝叶斯推理有时候被描述
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大数据背后的神秘公式(下):“贝叶斯革命”
在上一篇文章《大数据背后的神秘公式(上):贝叶斯公式》中我们讲到贝叶斯公式在联邦党人文集作者公案和天蝎号核潜艇搜救中大显身手后,开始引起学术界的注意和重视,而其上世纪八十年代在自然语言处理领域的成功,向我们展示了一条全新的问题解决路径。计算能力的不断提高和大
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深度学习贝叶斯,这是一份密集的6天速成课程
教师 多数讲师和助教都是贝叶斯方法研究团队的成员以及来自世界顶级研究中心的研究者。很多讲师曾经在顶级国际机器学习会议例如 NIPS、ICML、ICCV、CVPR、ICLR、AISTATS 等发表过论文。贝叶斯方法研究团队已经开发了一系列的大学课程,包括贝叶斯方
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《模式识别原理及工程应用》——第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法
第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 分类器的描述方法 分类器是一种计算机程序,它的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。分类器常应用在搜索引擎以及各种检索程序中,同时也大量应用于数据分析与预测领域。分类器是一种机器学习程序,因此归为人工智
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