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标签:贝叶斯估计

机器学习

贝叶斯推断的进一步理解

admin@opensl.tk阅读(27)评论(0)赞(0)

近期,再次研读机器学习经典算法,在阅读到逻辑斯汀回归时,又一次的遇到了贝叶斯估计。逻辑斯汀回归用后验概率作为回归结果。 那么到底什么是先验概率,什么是后验概率呢? 在我看来,先验概率就是人们根据经验或者甚至随机的给定的一个概率值,可能不准。...

机器学习

朴素贝叶斯

admin@opensl.tk阅读(24)评论(0)赞(0)

模型为条件概率模型,即目的为学习一个条件概率分布(和一个先验分布)。 输入:实例的特征向量 输出:多值类标 模型假设:对于任一实例,在已知类标时,各特征相互独立。这其实是将指数级参数个数((2^n))的联合分布降为了线性参数个数((2n+1...