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  基于概率論的分類(lèi)方法：樸素貝葉斯

  基于概率論的分類(lèi)方法：樸素貝葉斯 1. 概述 貝葉斯分類(lèi)是一類(lèi)分類(lèi)算法的總稱(chēng)，這類(lèi)算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱(chēng)為貝葉斯分類(lèi)。本章首先介紹貝葉斯分類(lèi)算法的基礎(chǔ)——貝葉斯定理。最后，我們通過(guò)實(shí)例來(lái)討論貝葉...

  LeviDing 2019-07-30 14:41 評(píng)論0 收藏0
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  Naive Bayes（樸素貝葉斯）

  ... Code: https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes theorem(貝葉斯法則) 在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中，Bayes theorem（貝葉斯法則）根據(jù)事件的先驗(yàn)知識(shí)描述事件的概率。貝葉斯法則表達(dá)式如下所示： $$ egin{align} P(A|B)=frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} end{align} $......

  Miracle 2019-07-31 11:01 評(píng)論0 收藏0
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  一文讀懂貝葉斯推理問(wèn)題：MCMC方法和變分推斷

  ...時(shí)長(zhǎng)20分鐘或更長(zhǎng) 圖片來(lái)源：pexels.com/@lum3n-com-44775 貝葉斯推理（Bayesian inference）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一個(gè)重要問(wèn)題，也是許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法中經(jīng)常遇到的問(wèn)題。例如，用于分類(lèi)的高斯混合模型或用于主題建模的潛在狄利克雷分配（Late...

  msup 2019-07-31 11:31 評(píng)論0 收藏0
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  從貝葉斯角度，看深度學(xué)習(xí)的屬性和改進(jìn)方法

  ...線性高維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維和預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。而從貝葉斯概率視角描述深度學(xué)習(xí)會(huì)產(chǎn)生很多優(yōu)勢(shì)，即具體從統(tǒng)計(jì)的解釋和屬性，從對(duì)優(yōu)化和超參數(shù)調(diào)整更有效的算法，以及預(yù)測(cè)性能的解釋這幾個(gè)方面進(jìn)一步闡述。同時(shí)，傳統(tǒng)的...

  elliott_hu 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
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  DeepMind 推出貝葉斯 RNN，語(yǔ)言建模和圖說(shuō)生成超越傳統(tǒng) RNN

  ...在這項(xiàng)工作里，我們探討了一種用于 RNN 的簡(jiǎn)單變分貝葉斯方案（straightforward variational Bayes scheme）。首先，我們表明了一個(gè)通過(guò)時(shí)間截?cái)喾聪騻鞑サ暮?jiǎn)單變化，能夠得出良好的質(zhì)量不確定性估計(jì)和優(yōu)越的正則化結(jié)果，在訓(xùn)練時(shí)只...

  KunMinX 2019-04-25 18:12 評(píng)論0 收藏0
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  機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)，使用樸素貝葉斯來(lái)做情感分析

  ...1，否則為0。 構(gòu)成特征向量后，我選取的算法是樸素貝葉斯，關(guān)于其原理，可以查看我支持的專(zhuān)欄機(jī)器學(xué)習(xí)從入門(mén)到放棄之樸素貝葉斯。至于為什么選取樸素貝葉斯，很大一個(gè)原因是因?yàn)闃闼刎惾~斯在垃圾郵件分類(lèi)上有不錯(cuò)的效...

  levinit 2019-07-25 10:50 評(píng)論0 收藏0