【机器学习】图解朴素贝叶斯
条件概率:一个事件发生后另一个事件发生的概率。一般的形式为表示发生的条件下发生的概率。2)贝叶斯公式简单来说,贝叶斯定理(BayesTheorem,也称贝叶斯公式)是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率,提供了一种计算后验概率的方法。在人工智能领域,有一些概率型模型会依托于贝叶斯定理,比如我们今...
聪明人都在用的贝叶斯思维
具体来说,公式中的是条件概率,表示在发生的情况下发生的概率。而是在发生的情况下B发生的概率,是A发生的先验概率,即在没有额外信息的情况下A发生的概率。则是B发生的总概率。这里我们经历了从先验概率到后验概率的转变,转变是通过先验概率乘上实现的。这个比例反映了新信息与原有信念的协调程度。如果这个比例很大...
摩根资产管理陈圆明:一位贝叶斯主义的投资者
已经发生的情况,只是特定条件下的一种概率。朱昂:你曾经也提到过多资产之间的负相关性,但这些负相关性也会随着宏观环境而变化,对于这种变化你是如何应对的?陈圆明:是的,我曾经也提过资产之间的负相关性,现在的框架体系已经比当时上了一个维度。前面也说过,相关性是归纳法的产物,而现在的世界变化越来越快。历史...
九道门丨还不懂朴素贝叶斯?不如看看这篇文章吧
所以条件概率的计算公式就是:P(A|B)=P(AB)/P(B)下面我们先来理解一下贝叶斯公式:条件概率公式两边都乘以P(B)得到:P(AB)=P(A|B)*P(B)也就是说,A和B同时发生的概率等于B条件下A发生的概率乘以B发生的概率;只要A和B是两个相互独立,我们就可以得到:P(AB)=P(BA)=P(B|A)*P(A)这个公式表...
贝叶斯定理为何能名满天下?AI从此不再只是个理科生
贝叶斯公式是这样工作的贝叶斯定理简单优雅、深刻隽永。贝叶斯定理并不好懂,每一个因子背后都藏着深意。它到底是如何“为人民服务”的呢?对于贝叶斯定理,参照上面的公式,首先要了解各个概率所对应的事件。P(A|B)是在B发生的情况下A发生的概率;
详解基于朴素贝叶斯的情感分析及 Python 实现
1、贝叶斯定理假设对于某个数据集,随机变量C表示样本为C类的概率,F1表示测试样本某特征出现的概率,套用基本贝叶斯公式,则如下所示:上式表示对于某个样本,特征F1出现时,该样本被分为C类的条件概率(www.e993.com)2024年10月17日。那么如何用上式来对测试样本分类呢?举例来说,有个测试样本,其特征F1出现了(F1=1),那么就计算P(C=0|F1=1...
class="title-article">朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析...
引入贝叶斯定理即为:其中,x、y表示特征变量,ci表示分类,p(ci|x,y)表示在特征为x,y的情况下分入类别ci的概率,因此,结合条件概率和贝叶斯定理有:1)如果p(c1|x,y)>p(c2,|x,y),那么分类应当属于类别c12)如果p(c1|x,y)
生成式人工智能行业发展与监管白皮书:中国AI治理的独立思考
基于监督学习的方法差异,机器学习领域可以分为判别式(discriminative)和生成式(generative)两种典型模型:判别式模型是对条件概率建模,学习不同类别之间的最优边界,从而完成分类任务;生成式模型则面向类建立模型,计算基于类的联合概率,然后根据贝叶斯公式分别计算条件概率,进而根据输入数据预测类别。生成式AI更...
供应链平台风险管理实践研究(下)
由贝叶斯公式我们就可以推算出P(A|B),也就是存在特定被催收时某客户是问题客户的概率。一般情况下,我们只能观测到现实中某些现象的表现形式,可能知道问题客户中被催收的出现频率。我们更希望能够通过现象去推断出事物的本质,而贝叶斯模型基本解决了这个问题,让我们可以通过某些容易计算的概率去了解某些事物内在性质的概率...
老婆到底生气没?论概率学在老婆情绪中的应用
因此,引入条件概率(ConditionalProbability)的概念,指一个事件在另外一个事件发生条件下的概率。例如,老婆的生气是有预警的,当她突然买搓衣板,大概率是她生气了。看到老婆“买搓衣板”(条件),推测“老婆生气”概率就可记为:根据全概率公式(TotalProbabilityFormula),有:...