贝叶斯信念网络

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贝叶斯信念网络 相关的博客

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

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

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 1658

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 7年前 3174

机器学习常用算法盘点

在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法，以及它们彼此之间的关系有一
技术小胖子 7年前 1867

《R语言数据挖掘》——导读

前　　言 世界各地的统计学家和分析师正面临着处理许多复杂统计分析项目的迫切问题。由于人们对数据分析领域的兴趣日益增加，所以R语言提供了一个免费且开源的环境，非常适合学习和有效地利用现实世界中的预测建模方案。随着R语言社区的不断发展及其大量程序包的不断增加，它
华章计算机 7年前 2329

机器智能正在代替人类做的5件事

云栖号资讯：【点击查看更多行业资讯】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 导读：哪些事情是人类擅长做的，并且短时间内不会被机器取代？哪些事情是机器智能擅长的，它们正在或即将替代人类做这些事情？你的职场角色将会受到哪些影响？ 我们来
云栖号资讯小哥 4年前 471

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