贝叶斯网络公式

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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 7年前 2335

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 7年前 1460

码农不识贝叶斯，虽知数据也枉然

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abel_cao 7年前 997

算法——贝叶斯

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,已
skyme 8年前 2167

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

算法——贝叶斯

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,已
skyme张 10年前 1045

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 8年前 1898

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