贝叶斯网络中的条件独立

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04 贝叶斯算法 - 贝叶斯网络

01 贝叶斯算法 - 朴素贝叶斯02 贝叶斯算法 - 案例一 - 鸢尾花数据分类03 贝叶斯算法 - 案例二 - 新闻数据分类 之前聚类算法中讲了__无向图__的聚类算法 - 谱聚类。13 聚类算法 - 谱聚类 本章介绍的贝叶斯算法是__有向图__的聚类算法
白尔摩斯 5年前 1417

分类算法-贝叶斯网络(Bayesian networks)

2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条
yabmarlboro 7年前 1394

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 6年前 2335

贝叶斯网络

贝叶斯网络定了这样一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于它的父节点。贝叶斯网络更加适用于稀疏模型，即大部分节点之间不存在任何直接的依赖关系。       联合概率，即所有节点的概率，将所有条件概率相乘：     我们最终的目标是计算准确的边缘概率，比如计算Ha
哈沙给 8年前 598

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 1888

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 7年前 3527

贝叶斯算法的应用

简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。由条件概率公式推导出贝叶斯公式：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)；即,
lhyxcxy 7年前 1898

[置顶]白话贝叶斯理论及在足球比赛结果预测中的应用和C#实现

 　　离去年“马尔可夫链进行彩票预测”已经一年了，同时我也计划了一个彩票数据框架的搭建，分析和预测的框架，会在今年逐步发表，拟定了一个目录，大家有什么样的意见和和问题，可以看看，留言我会在后面的文章中逐步改善：彩票数据框架与分析预测总目录。同时这篇文章也是“
数据之巅 8年前 2125

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