AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

代表模型主要有:朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型。其中,朴素贝叶斯分类器和逻辑回归都基于贝叶斯定理,它们都使用概率来表示分类的不确定性。隐马尔可夫模型和贝叶斯网络都是基于概率的模型,可用于描述随机序列和随机变量之间的关系。朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络都是基于概率的图模型,可用于描述随机变量之间...

一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例

高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)是一种分类算法,它假设特征遵循高斯分布。之所以称之为“朴素”,是因为它假设给定类标签的特征是独立的。使用贝叶斯定理计算样本属于某类的概率。对于给定类别y的特征Xi,高斯分布的概率密度函数是:其中μy和σy^2是类别y的特征的均值和方差。后验概率P(y∣X)的计算公式...

【机器学习】图解朴素贝叶斯

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,比如我们今天的主角『朴素贝叶斯模型』。是先验概率,一般都是人主观给出的。贝叶斯中的先验概率一般特指它。是先验概率,...

机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

小样本学习效果好:相较于依赖大量数据拟合复杂模型的方法,朴素贝叶斯算法在小样本情况下表现较为出色,因为它并不试图从数据中学习复杂的非线性关系,而是基于统计学原理对类别概率进行估计。易于理解和实现:朴素贝叶斯算法原理相对简单,易于理解,代码实现也较为直观,这为实际应用中的调试和优化提供了便利。可以处理不相...

AI产品经理必知的100个专业术语

支持向量机是一种用于分类和回归的监督学习模型,试图找到一个超平面来最大化分类间隔。18、朴素贝叶斯(NaiveBayes)朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法,假设特征之间相互独立。19、逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值...

独家中字!LeCun 学生 Alfredo 春季 AI 课程开播;CVPR'24 遥感数据...

近日,纽约大学计算机科学助理教授、YannLeCun的学生——AlfredoCanziani公开了自己的春季「AI课程」,内容覆盖离散概率和朴素贝叶斯、感知机和逻辑回归、优化、统计和神经自然语言处理、神经网络分类、循环神经网络和卷积神经网络等主题(www.e993.com)2024年11月10日。本周HyperAI超神经将在B站7×24h直播该课程,一起来学习吧~...

资源| Python上的图模型与概率建模工具包:pomegranate

近日,pomegranate的作者宣布发布新版本pomegranatev0.9.0。新版本为概率分布、k均值、混合模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络、朴素贝叶斯/贝叶斯分类器等模型提供模型拟合、结构化学习和推断过程的修正,并重点关注于处理数据缺失值。文档地址:httppomegranate.readthedocs.io/en/latest/...

学术交流 | 地图线状要素眼动识别的朴素贝叶斯方法

眼动特征分类是典型的多类分类问题,本文采用朴素贝叶斯分类模型进行学习和分类[21],构建地图线状要素阅读行为眼动识别方法。朴素贝叶斯分类模型是一种用于多类分类的集成机器学习方法,其核心思想在于特征的独立性。在朴素贝叶斯分类模型中,对于待分类的数据,根据其所具有的特征或属性,依据贝叶斯公式计算出各个类别的概率。

谜一样的概率权-36氪

我们用贝叶斯定理重新推理一下。律师谈论的条件概率,基于以下两个事件:事件A1:妻子被虐待;事件B1:妻子被丈夫杀害。所以妻子被丈夫虐待的情况下,被其杀害的条件概率是P(B1|A1)。律师给出的数字是1/2500。如上图,P(B1|A1)=1/2500,也就是“红色面积/蓝色面积”。但是,律师偷换了概念。事实上,已知...

决策树、回归、SVM、神经网络等算法各自的优缺点?

图模型或概率图模型(PGM/probabilisticgraphicalmodel)是一种概率模型,一个图(graph)可以通过其表示随机变量之间的条件依赖结构(conditionaldependencestructure)。例子:贝叶斯网络(Bayesiannetwork)马尔可夫随机域(Markovrandomfield)链图(ChainGraphs)...