贝叶斯定理及应用

时间: 04-28

贝叶斯定理及应用的相关文章

机器学习--第一章贝叶斯定理及其应用

贝叶斯统计都是以条件概率,联合概率为基础的,所以我们从概率,条件概率,联合概率开始,然后到贝叶斯定理,最后讲一个贝叶斯的应用--垃圾邮件的过滤 概率:事件发生的可能性,比如抛一枚硬币,正面向上的可能性有50%,掷色子点数为6的可能性为1/6.我们用符号表示为P(A) 条件概率:满足某些条件下事件发生的可能性,比如求一个人在买了裤子的前提下再买衣服的概率,我们用符号表示为P(B|A),即事件A发生下B发生的概率 联合概率:多个事件同时发生的可能性,比如抛硬币两次都朝上的概率P(AB) = P(A)

贝叶斯定理学习

 通常事件A在事件B的条件下的概率,与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的,但是这两者是有确定的关系,这就是贝叶斯定理. P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 先看一个例子: 现分别有 A,B 两个容器,在容器 A 里分别有 6 个红球和 4 个白球,在容器 B 里有 2 个红球和 8 个白球,现已知从这两个容器里任意抽出了一个球,且是红球,问这个红球是来自容器 A 的概率是多少? 先不考虑贝叶斯定理,直接分析这道题,总共有8个红球,其中6个在容器A,所以任意抽出一个球是红球来自

贝叶斯定理(贝叶斯分类)

贝叶斯分类法:一种统计学分类方法.能给定一个元组属于一个特定类的概率.该方法基于贝叶斯定理 比较研究发现,一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法媲美.大型数据库中贝叶斯分类法也表现出高准确率和高速度. 朴素贝叶斯分类法假定一个属性值对给定类的影响独立于其他属性值.这一假定称作类条件独立性.做此假定为了简化所需要的计算,并在此意义下称为'朴素的'. 贝叶斯信念网络是图形模型,他能表示属性子集间的依赖,也可用于分类. 1.贝叶斯定理 设X是数据元组,贝叶斯术语中,

Monty Hall 问题与贝叶斯定理的理解

 三门问题(Monty Hall problem),是一个源自博弈论的数学游戏问题,大致出自美国的电视游戏节目Let's Make a Deal.问题的名字来自该节目的主持人蒙提·霍尔(Monty Hall). 游戏规则 游戏参赛者会看见三扇关闭了的门,其中一扇的后面有一辆汽车,选中后面有车的那扇门就可以赢得该汽车,而另外两扇门后面则各藏有一只山羊.当参赛者选定了一扇门,但未去开启它的时候,节目主持人会开启剩下两扇门的其中一扇,露出其中一只山羊.主持人其后会问参赛者要不要换另一扇仍然关上的门.问

数据挖掘-贝叶斯定理

贝叶斯定理是统计学的一种分类的方法 最简单的贝叶斯分类方法称为朴素贝叶斯分类的方法 朴素贝叶斯法的一个重要条件是即一个属性值对分类的影响独立于其他属性值  也称为类条件独立性 p(H|X)=p(X|H)P(H)/P(X)    其中已经知道后者求前者,.即是后验=似然X先验/证据因子 朴素贝叶斯方法易于实现 ,而且在大多数的情况下能够获得较好的分类准确率.它的劣势在于它的条件独立性假设,如果数据之间各个属性之间有比较强的依赖关系,则不会取得好的结果. 如何处理属性之间的依赖关系呢?引入了贝叶斯信

Nani_xiao的机器学习与总结:Andrew Ng.机器学习(一) :贝叶斯定理

已知某条件概率,如何得到两个事件交换后的概率,也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A). P(A|B)表示事件B已发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率.其基本求解公式: , 而贝叶斯定理为: 朴素贝叶斯基本思想:对于给出的待分类项,求解在此项条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别. 分类算法之贝叶斯网络(Bayesiannetworks) 1.贝叶斯网络的解释和举例 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

机器学习之&&贝叶斯定理、朴素贝叶斯实现、贝叶斯网络等知识博客整理

什么是历史,历史就是我们,不是你,不是他,不是她,是所有人. ----------题记 本文是博主对于bayes及其相关知识的读物总结. 一.数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法 二.机器学习理论与实战(三)朴素贝叶斯 三.从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 四.数学之美----贝叶斯网络 (2) 五.贝叶斯网络的学习 六.Stanford概率图模型(Probabilistic Graphical Model)- 第一讲 贝叶斯网络基础 七.隐马尔科夫模型 和动态贝叶斯网络 八.贝叶斯网络在线构建过

[Thinkbayes]贝叶斯思维读书笔记-1-贝叶斯定理

使用贝叶斯定理,目前来看最重要的一点在于假设.就是未知事件已知化,同时也要注意假设的全程性,不能从中开始新的假设,这种假设往往是不全面的. 我自己找到的假设的方法有两种,一种是命名,一种是时序.全程性就体现在时序上了,假设考虑的范围要从第一条相关条件开始. 举3个原书的例子: 例子1,有两个筐,一个筐A中是:3/4的红球,1/4的黄球:另一个筐B中是:1/2的红球,1/2的黄球. 我拿到了一个红球,那么这个红球从筐A中拿到的概率是多少? 1,我们看一下能不能使用贝叶斯公式?这个事件可以分为两个子

数据科学入门

目录 前言 第1章导论1 1.1数据的威力1 1.2什么是数据科学1 1.3激励假设:DataSciencester2 1.3.1寻找关键联系人3 1.3.2你可能知道的数据科学家5 1.3.3工资与工作年限8 1.3.4付费账户10 1.3.5兴趣主题11 1.4展望12 第2章Python速成13 2.1基础内容13 2.1.1Python获取13 2.1.2Python之禅14 2.1.3空白形式14 2.1.4模块15 2.1.5算法16 2.1.6函数16 2.1.7字符串17 2.1