贝叶斯方法
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络语言_深度贝叶斯网络
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜
日期 2023-06-12 10:48:40
朴素贝叶斯算法的python实现方法
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。 朴素贝
日期 2023-06-12 10:48:40
朴素贝叶斯算法的python实现方法
朴素贝叶斯算法的python实现方法 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词
日期 2023-06-12 10:48:40
朴素贝叶斯算法的python实现方法
朴素贝叶斯算法的python实现方法 本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 朴素贝叶斯算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词
日期 2023-06-12 10:48:40从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多是英文资料，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，因无基础和语言的障碍而读得异常吃力导致无法继续读下去则是非常可惜的（当然，有了一定的基础后，
日期 2023-06-12 10:48:40《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一1.4 使用计算机执行贝叶斯推断
本节书摘来自异步社区《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章，第1.4节，作者 【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴维森-皮隆），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.4 使用计算机执行贝叶斯推断 接下来模拟一个有趣的实例，它是一个有关用户发送和收到短信的例子。 1.4.1 实例：从短信数据推断行为 你得到了系统中一个用户每天的短信条数
日期 2023-06-12 10:48:40《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一1.7习题
本节书摘来自异步社区《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章，第1.7节，作者 【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴维森-皮隆），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.7习题 1．利用 lambda_1_samples 和 lambda_2_samples，怎么获得参数λ1和λ2后验分布的平均值 ? 2．计算短信频率提升比例的期望值是多少
日期 2023-06-12 10:48:40《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》——1.4 使用计算机执行贝叶斯推断
本节书摘来异步社区《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章，第1.4节，作者：【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴维森-皮隆），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.4 使用计算机执行贝叶斯推断 接下来模拟一个有趣的实例，它是一个有关用户发送和收到短信的例子。 1.4.1 实例：从短信数据推断行为 你得到了系统中一个用户每天的短信条数
日期 2023-06-12 10:48:40
《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》——1.6 补充说明
本节书摘来异步社区《贝叶斯方法：概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章，第1.6节，作者：【加】Cameron Davidson-Pilon（卡梅隆 戴维森-皮隆），更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.6 补充说明 1.6.1 从统计学上确定两个λ值是否真的不一样 在短信接收例子中，我们直观地观测了λ1和λ2的先验信息并认为它们是不同的。这很公平，毕竟先验的位置基本离得非
日期 2023-06-12 10:48:40