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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
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
7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
【方向】
7年前
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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
知与谁同
6年前
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独家 | 一文读懂机器学习中的贝叶斯统计学
作者:Matthew Stewart, PhD Researcher 文章来源:微信公众号 数据派THU 翻译:吴金笛 校对:丁楠雅 本文主要是向新手介绍贝叶斯方法并将其与频率方法进行比较。 你有没有问过自己,以前从未发生过的事件发生的概率是多少? 在本文中
初商
4年前
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码农不识贝叶斯,虽知数据也枉然
版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/7675
abel_cao
6年前
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24K金纯干货:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点
本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 目录 正则化算法(Regularization Algorithms) 集成算法(Ensemble Algorithms) 决策树算法(Decisio
行者武松
6年前
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机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点
选自static.coggle.it 机器之心编译 在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每一个类别列出了一些实际的算
沉默术士
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