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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
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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
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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
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预测分析:R语言实现导读
前 言 预测分析以及更一般意义上的数据科学当前正处于被追捧的热潮中,因为像垃圾邮件过滤、单词补全和推荐引擎这样的预测性技术已经被广泛运用于日常生活。这些技术现在不仅越来越被我们所熟悉,还赢得了我们的信任。在计算机处理能力和软件方面(例如R语言及其大量专用的扩
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7年前
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《模式识别原理及工程应用》——2.2 贝叶斯决策理论
2.2 贝叶斯决策理论 2.2.1 贝叶斯决策理论的概念 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情况下,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 1.贝叶
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【NIPS2017】深度学习真的不需要理论指导了?图灵奖得主讲座无人问津,贝叶斯之父Judea Pearl落寞身影背后引人深思
NIPS 2017 "Test of Time"论文大奖获得者Ali Rahimi 在长滩现场的演讲中抱怨当前机器学习尤其是深度学习使用的很多方法缺少(理论)理解。而Lecun则回怼说:仅仅因为理论没有追赶上实践的水平,就批评整个机器学习社区使用「炼金术」,这
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贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解
目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search、Random Search以及贝叶斯优化搜索。前两者很好理解,这里不会详细介绍。本文将主要解释什么是体统(沉
marsggbo
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