第1天:线性代数篇:矩阵.向量.实战编程 第2天:微积分篇:极限与导数.梯度下降.积分.实战编程 第3天:概率分析篇:条件概率与全概率.贝叶斯公式.实战项目 目录 前言 一.概率与机器学习 1.1 概率 1.2 机器学习中的概率 二.条件概率与全概率 2.1 条件概率 2.2 全概率 三.贝叶斯公式与朴素贝叶斯 3.1. 贝叶斯公式 3.2 朴素贝叶斯 四.实战:Python实现朴素贝叶斯 4.1 安装python库Scikit-learn库 4.1.1 安装numpy+mkl和scipy 4.…

题目传送门 题意:训练指南P217 分析:没有模板串也就是在自动机上走L步,不走到val[u] == v的节点的概率 PS:边读边insert WA了,有毒啊! #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int K = 20 + 5; const int L = 100 + 5; const int NODE = K * K; const int SIZE = 66; int idx[256], n; struct AC { int…

题意: 有k只麻球,每只只活一天,临死之前可能会出生一些新的麻球, 具体出生i个麻球的概率为P,给定m,求m天后麻球全部死亡的概率. 解析: 从小到大,先考虑一只麻球的情况  设一只麻球m天后全部死亡的概率为f(m) 则第i天全部死亡的概率为f(i)  这一只麻球有多种情况,不生孩子,生一个,生两个,········ 那么因为需要i天后全部死亡, 则孩子最多能繁衍到i天 即孩子最多繁衍(i-1)天  (因为孩子从第二天才出来 比父少一天). 所以孩子i天后全部死亡的概率为f(i-1) 所以 f(…

链接: https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1432 题意: 有这么一个电视节目:你的面前有3个门,其中两扇门里是奶牛,另外一扇门里则藏着奖品——一辆豪华小轿车.在你选择一扇门之后,门并不会立即打开.这时,主持人会给你个提示,具体方法是打开其中一扇有奶牛的门(不会打开你已经选择的那个门,即使里面是牛).接下来你有两种可能的决策:…

题意:       一个人玩纸牌游戏,他每天最多玩n局,枚举获胜的概率是a/b,每天玩牌只要获胜概率达到p,那么他今天就不玩了,明天接着玩,如果有一天他的概率没有达到p,(没有达到p的话他今天一定是玩了n次),那么他以后就在也不玩了,问题是在平均的情况下,他能玩多少个晚上的牌? 思路:       我们可以先算他只玩一天就失败了的概率,P[i][j]表示玩了i次,赢了j次,当 j/i<=p的时候,根据全概率公式,P[i][j] = P[i-1][j]*(1-p)+P[i-1][j-1]*p前面是…

Logist从概率角度认识 可以咱学校教材大二版的<> - 山大版, 来整一波, 为了简化推导形式呢, 这里就假设2个样本空间的形式来展开, 基于(条件概率) 全概率与贝叶斯 作为核心. 栗子: 全概率与贝叶斯 举个我们学校概率论教材的栗子, 这里就不展开概念说明, 自行百度吧, 这只想通过栗子直观感受一波. 设某厂有甲, 乙,丙 三个车间都生产 A 产品. 已知(先验概率): 各车间产量分别占全厂的 25%, 35%, 40%, 且各车间的次品率分别为 5%, 4%, 2%. 需求1: 现随…

    朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法,之所以称之为朴素,是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的,是一种典型的生成学习算法.所谓生成学习算法,是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y),然后求得后验概率P(X|Y).具体来说,利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计,得到联合概率分布:     概率估计可以是极大似然估计,或者贝叶斯估计.     假设输入 X 为n维的向量集合,输出 Y 为类别,X 和 Y 都是随机变量.P(X,Y)是X和Y的联合概率分布,训练数据集为:…

文章目录 1.朴素贝叶斯法的Python实现 1.1 准备数据:从文本中构建词向量 1.2 训练算法:从词向量计算概率 1.3 测试算法:根据现实情况修改分类器 1.4 准备数据:文档词袋模型 2.示例1:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 2.1 准备数据:切分文本 2.2 测试算法:使用朴素贝叶斯进行交叉验证 3.示例2:使用贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 参考资料: 1.朴素贝叶斯法的Python实现 本小节将以文本分类为例,介绍朴素贝叶斯实现的整个过程. 朴素贝叶斯法相关概念及原理中提到,…

0. 说明 条件概率 & 全概率公式 & 朴素贝叶斯公式 学习笔记 参考 scikit-learn机器学习(五)--条件概率,全概率和贝叶斯定理及python实现 1. 条件概率 [定义] 已知 事件A 发生的条件下,另一个 事件B 发生的概率成为条件概率,即为 P(B|A) 如图 A∩B 那一部分的发生的概率即为 P(AB) P(AB) = 发生A的概率 * 发生A之后发生B的概率 = 发生B的概率 * 发生B之后发生A的概率 即: P(AB) = P(A) * P(B|A) = P(B…

目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率(由历史求因) 3. 后验概率(知果求因) 4. 似然函数(由因求果) 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式 总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 机器学习基础 1. 概率和统计 概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 顾名思义: 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方…