【机器学习基础】从贝叶斯定理到概率分布:详解概率论基本定义
首先,我们将第一次投掷和第二次投掷的事件重命名为A和B,以消除语义影响,然后将我们看到的两次投掷的的联合概率明确地重写为两次投掷的单独概率乘积:现在用P(A)乘以P(B)(没有变化,可以取消)并重新回顾条件概率的定义:如果我们从右到左阅读上式,我们会发现P(A|B)=P(A)。这就意味着事件A...
数据分析一定要懂的定理——贝叶斯定理
如果你看到这里,那么恭喜你已经成功推导出了贝叶斯定理的公式。其中不难发现,这个公式的分母其实就是全概率公式,也就是P(B),所以贝叶斯公式又可以写成下面这个形式:其核心思想是当你不能准确知悉一个事物的本质时,你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。贝叶斯的应用如果你看到一...
贝叶斯定理对抽样检验批次接受概率的计算修正
根据上面的展示贝叶斯定理的维恩图,我们就可以清晰地看出,应该用P(B)(即测量系统判断为不合格品的概率)代替P(A1)(即真实不合格率p)来计算抽样检验接受概率,这里的P(B)就是贝叶斯定理的分母。公式如下:P(A1):产品真实不良率P(A2):产品真实合格率P(B|A1):真实的不良品,被检验报告为不良品的概率(1-...
机器学习 | 贝叶斯算法及应用
朴素贝叶斯(NaiveBayes,NB)是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法,是一种分类算法;对应给定的样本X的特征向量x1,x2,……,xm;该样本X的类别y的概率可以由贝叶斯公式得到:区别KNN分类算法和决策树分类算法最终都是预测出实例的确定的分类结果,但是,有时候分类器会产生错误结果;...
赠书丨讨厌背公式的人,一定会喜欢《公式之美》
贝叶斯定理不仅仅可以用来求解条件概率,它已经成为了AI工程师的主流算法。公式是客观的,但工程师却可以通过它向AI注射主观基因。未来的人工智能真的会因此学会思考吗?No.4椭圆曲线方程椭圆曲线方程是每一个高考考生都曾经面对的一道题目,但鲜有人知它在比特币中扮演着关键角色,可以说没有椭圆曲线方程,就没有比特...
诊断试验中的贝叶斯定理:检验阳性就一定患病了吗?
这就是贝叶斯定理在诊断试验中的应用场景(www.e993.com)2024年7月25日。因为小王是否感染HIV这个结论不能仅仅基于血液检查结果(P(患病|检验阳性)≠P(检验阳性|患病)),而应该结合疾病的发病率(先验概率),获得一个综合诊断。看到这个公式是不是很熟悉?哈哈,这个就是阳性预测值。阳性预测值不仅和诊断方法的准确性相关,也跟疾病的发病率相关。我...
200 道经典机器学习面试题总结|权值|算法|范数|贝叶斯_手机网易网
14.L1和L2的区别。L1范数(L1norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lassoregularization)。比如向量A=[1,-1,3],那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|.简单总结一下就是:L1范数:为x向量各个元素绝对值之和。
这位高中生用函数告诉你,打车选择滴滴还是美团
这位高中生在模型建立中,使用了贝叶斯公式进行概率的修正和通过两个软件费用计算公式得到距离和费用的函数关系式。软件得出的函数不做科普,这里为各位科普一下贝叶斯公式。贝叶斯定理(英语:Bayes'theorem)是概率论中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解释中,贝叶斯定理(贝叶斯...
数据挖掘图书:应用随机过程:概率模型导论(第10版) [平装] | 互联...
1.6贝叶斯公式习题参考文献第2章随机变量2.1随机变量2.2离散随机变量2.2.1伯努利随机变量2.2.2二项随机变量2.2.3几何随机变量2.2.4泊松随机变量2.3连续随机变量2.3.1均匀随机变量2.3.2指数随机变量2.3.3伽玛随机变量2.3.4正态随机变量2.4随机变量的期望2.4.1离散情形2.4...
收藏| 190 道机器学习面试题|贝叶斯|范数|权值|算法_网易订阅
常见的生成模型有:朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型(LDA)、限制玻尔兹曼机。14.L1和L2的区别。L1范数(L1norm)是指向量中各个元素绝对值之和,也有个美称叫“稀疏规则算子”(Lassoregularization)。比如向量A=[1,-1,3],那么A的L1范数为|1|+|-1|+|3|。