ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库
ZhuSuan是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的python库。与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同，ZhuSuan的特点是深入到贝叶斯推理中，从而支持各种生成模式：传统的分层贝叶斯模型和近代深层次的生成模式。用ZhuSuan，用户可以享受深度学习的强大适合和多GPU培训，同时...
贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）
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）一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量，可以是可直接观测变量或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个...
贝叶斯信念网络简介以及算法整理笔记
这几天在写BayesWipe，写到条件概率表（CPT，ConditionalProbabilityTable）的时候，感觉对贝叶斯网络的参数学习还是有些不清楚，因此想整理一下贝叶斯信念网络（BBN，BayesianBeliefNetwork）的一些概念，包括一些方法的整理。参照一份PPT：https...
贝叶斯网络（一）
由于自己最近在学习贝叶斯网络，在学习中遇到一些问题，查找相关资源的博客很少，自己就写了点学习笔记。 首先，介绍贝叶斯网络（BayesianNetwork，简称BN）是一种特殊的图形模型，是有向无环图（DiectedAcyclicGraph，简称DAG）。也就是说，在贝叶斯网络中，...
腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作 线性回归 k-means算法 朴素贝叶斯算法 SpringMVC组件 某公司的广告投放系统 KNN算法 社交网络模型 SpringMVC注解方式
腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作线性回归k-means算法朴素贝叶斯算法SpringMVC组件某公司的广告投放系统KNN算法社交网络模型SpringMVC注解方式 某移动公司实时事件营销系统（storm+kafka+ganglia）腾讯公司数据分析岗位的hadoop工作线性回归k-means算...
朴素贝叶斯的简单应用
利用已有的简单词表材料判断所给的测试记录的分类，词条非常的简单，作为笔记主要步骤：加载数据loadDataSet()得到词向量createVocabList(listOPosts)生成训练数据集的矩阵得到训练数据的参数矩阵trainNB0(trainMat,listClasses)生成测试数据并且得...
朴素贝叶斯分类器
什么是朴素贝叶斯分类器？首先看朴素两个字，啥意思呢？？它是英文单词naive翻译过来的，意思就是简单的，朴素的。（它哪里简单呢，后面会看到的：它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的，这样简化了计算过程；这个假设在现实中不太可能成立，但是呢，研究表明对很多分类结果的准确性影响不大哦。）称为贝叶斯分类...
朴素贝叶斯分类器
一个incrediblysimple的分类器，基本原理是基于条件概率。要求：1.特征值需要是可枚举的属性，例如布尔值，枚举值。对于连续的数值类型，在有的情况下可以根据特定逻辑划分范围，从而映射成为可枚举的属性。2.特征之间需要“条件独立(conditionaldistribution)”,即：p(x...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯在经典的分类器模型中，NaiveBayesClassifier应该是比较简单的一种了，比之前的决策树要简单得多，但是它虽然简单，但是一点都不简约，在很多情况下它往往能得到比较好的分类效果。通常的分类问题中，每一个实例都可以用一个特征向量来表示的，其相应的类别用来表示，且,。其中表示样本集合...
朴素贝叶斯分类器
上一篇文章极大似然估计的应用已经说明了，后验概率的求解难点在于类条件概率的估计非常难。p(x|w)中的x往往包含多个相关因素（是一个多种因素构成的向量），即它可能有多个需要考虑的属性值：x=(x1,x2,x3,...,xn)。任一xi都代表了所有相关因素中的其中一个。在癌症辅助判断中，它可能...
朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器 一、贝叶斯定理所谓"条件概率"（Conditionalprobability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。 根据文氏图，可以发现同理可得，所以，即 其中，P(A)称为"先验概率"（Priorprobability），即在B事件发生之前，我...
朴素贝叶斯分类器
分类器是根据某一事物一系列特征来判断该事物的类别。朴素贝叶斯分类器就是根据先验概率应用贝叶斯公式来求解后验概率的一种分类器，哪种类别的概率大，就划分为哪种类别。（先验概率和后验概率不熟悉的请看最大似然估计），其实原理很简单，并不需要什么复杂的训练结构，复杂只是计算量，这个交给计算机即可，所以懂了...
贝叶斯网络初识
1、贝叶斯网络的定义一个贝叶斯网络是一个有向无环图（DAG），其节点表示一个变量，边代表变量之间的联系，节点存储本节点相当于其父节点的条件概率分布。其中每个节点受其父节点所影响，即其父节点代表原因，子节点表示结果。用数学的形式描述就是贝叶斯网络各变量的联合概率分布等于其每个节点的以其父为条件概率的乘...
初识贝叶斯网络
前言一看到贝叶斯网络，马上让人联想到的是5个字，朴素贝叶斯，在所难免，NaiveByes的知名度确实会被贝叶斯网络算法更高一点。其实不管是朴素贝叶斯算法，还是今天我打算讲述的贝叶斯网络算法也罢，归根结底来说都是贝叶斯系列分类算法，他的核心思想就是基于概率学的知识进行分类判断，至于分类得到底准不准，大...
模式识别三--MATLAB实现贝叶斯分类器
文章转自：http://www.kancloud.cn/digest/prandmethod/102845贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化...
贝叶斯分类器
其实要说到贝叶斯公式，应该学统计学的人无人不知，无人不晓。当然，对于我们工科生，泛学数学的最终结果就是只知其一，未见“神意”，实在对不起贝叶斯大人。请允许我以笨拙的思维去思考这样一个原始的分类器的框架。 ...
贝叶斯分类器的MATLAB实现
贝叶斯分类器是一种简单的模式分类器，它是以特征值的统计概率为基础的，简单的讲，例如已知两个类w1和w2，一个未知样本x，这里说的未知，就是不知道它属于w1类还是属于w2类，然后根据统计方法分别计算得到x属于w1类的概率，即P（w1|x）和属于w2类的概率，即P（w2|x），如果P（w1|x）...
贝叶斯--旧金山犯罪分类预测和电影评价好坏 demo
来源引用：https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629608 1、引言贝叶斯是经典的机器学习算法，朴素贝叶斯经常运用于机器学习的案例。比如说文本分类/垃圾邮件的分类/情感分析：在文本分类中，贝斯依旧占有一席之地，因为文本数据中，分布...
基于朴素贝叶斯算法——进行文档分类
使用贝叶斯进行文档分类贝叶斯的核心思想：选择具有最高概率的决策应用贝叶斯准则得到：p(c1|x,y)=(p(x,y|ci))(p(ci)p(x,y)如果p(c1|x,y)>p(c2|x,y)，那么属于类别c1；如果p(c1|x,y)<p(c2|x,y)，那么属于类别c2。准备数据：从文本...
3.贝叶斯网络表示（The Bayesian Network Representation）
对于一个n随机变量的联合分布，一般需要2**n-1个参数来表示这个分布。但是，我们可以通过随机变量之间的独立性，减少参数的个数。naiveBeyesmodel:BayesianNetworks:有向无环图（directedacyclicgraph,DAG）I-MAP:就是一个图G的独立性关系构成的集...