From: https://alexanderetz.com/2015/04/15/understanding-bayes-a-look-at-the-likelihood/ Reading note. Much of the discussion in psychology surrounding Bayesian inference focuses on priors. Should we embrace priors, or should we be skeptical? When are…

From: https://alexanderetz.com/2015/08/09/understanding-bayes-visualization-of-bf/ Nearly被贝叶斯因子搞死,找篇神文舔. In the first post of the Understanding Bayes series I said: The likelihood is the workhorse of Bayesian inference. In order to understand Bayesia…

From: https://alexanderetz.com/2015/07/25/understanding-bayes-updating-priors-via-the-likelihood/ Reading note. In a previous post I outlined the basic idea behind likelihoods and likelihood ratios. Likelihoods are relatively straightforward to under…

Relevant Readable Links Name Interesting topic Comment Edwin Chen 非参贝叶斯   徐亦达老板 Dirichlet Process 学习目标:Dirichlet Process, HDP, HDP-HMM, IBP, CRM Alex Kendall Geometry and Uncertainty in Deep Learning for Computer Vision 语义分割 colah's blog Feature Visu…

Mahout Bayes分类器是按照<Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classiers>论文写出来了,具体查看论文 实现包括三部分:The Trainer(训练器).The Model(模型).The Classifier(分类器) 1.训练 首先,要对输入数据进行预处理,转化成Bayes M/R job读入数据要求的格式,即训练器输入的数据是KeyValueTextInputFormat格式,第一个字符是类标签,剩余的是特…

第4章 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理.最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类. 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集,它由两类数据组成,数据分布如下图所示: 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1(图中用圆点表示的类别)的概率,用 p2(x,y) 表示数据点 (x,y)…

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes…

About this Course You will learn how to build a successful machine learning project. If you aspire to be a technical leader in AI, and know how to set direction for your team's work, this course will show you how. Much of this content has never been…

The Basics of Probability Probability measures the amount of uncertainty of an event: a fact whose occurence is uncertain. Sample space refers to the set of all possible events, denoted as . Some properties: Sum rule: Union bound: Conditional probabi…

编辑 | MingMing 尽管机器学习的历史可以追溯到1959年,但目前,这个领域正以前所未有的速度发展.最近,我一直在网上寻找关于机器学习和NLP各方面的好资源,为了帮助到和我有相同需求的人,我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表. 通过教程中的简介内容讲述一个概念.避免了包括书籍章节涵盖范围广,以及研究论文在教学理念上做的不好的特点. 我把这篇文章分成四个部分:机器学习.NLP.Python和数学. 每个部分中都包含了一些主题文章,但是由于材料巨大,每个部分不可能包含所有可能的主题…