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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 2335

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

AI搞了半天只是曲线拟合？贝叶斯网络之父力荐因果关系应用

云栖号：https://www.aliyun.com/#module-yedOfott8 第一手的上云资讯，不同行业精选的上云企业案例库，基于众多成功案例萃取而成的最佳实践，助力您上云决策！ 作者 | Kurt Marko 译者 | 核子可乐 AI 前线导读
云栖号资讯小哥 5年前 1151

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
【方向】 8年前 10812

实现 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

实现 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析 (白宁超 2018年9月4日10:28:49) 导读：朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯
伏草惟存 6年前 1507

《MacTalk 跨越边界》一一3.4 大数据时代的贝叶斯定理

本节书摘来自异步社区出版社《MacTalk 跨越边界》一书中的第3章，第3.4节，作者： 池建强，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 3.4 大数据时代的贝叶斯定理 MacTalk 跨越边界 今天给大家说说大数据下的贝叶斯定理，算是科普。如
异步社区 7年前 1624

关于贝叶斯分类问题的一些思考和实践

这几天的时间里看了一下关于分类算法的一些知识,趁热打铁写下博客来拯救下记忆力不好的自己,话不读多说,马上开始! 先说一下前提的题设条件.假设我们现在有了一封邮件,那么我们应该怎么根据这个邮件里的一些关键的词语来给这个邮件进行分类呢? 首先我们先想可以用贝叶斯公
玄学酱 7年前 928

8本好书上新:越忙越要多读书

​ 知乎上有人问:"读书的意义是什么？”有一个高赞回复，吕秀才说：“起初我读书是为了功名，后来读着读着心里就没底了，那么多书，冲动，冲动到后来吧，突然就反应过来了，怎么说呢，就拿交朋友来说用的是心，他不是用学问，咱们读书不是为了去炫耀，而是为了更好的沟通。”
异步社区 5年前 2565

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