今天,我们继续我们的笔记. 作者在第三章继续举了一个例子.火车头问题(读者在此可能会觉得这个问题没有意义,但相信随着深入阅读,这个问题会被解答). 这个举例恰到好处,能够让我深入理解到底应该如何假设,也能更好的诠释2.5章节中的封装框架. 回顾一下曲奇饼问题中,我们的假设是什么?(不要忘记,我们的假设决定先验概率) 假设A:香草味的饼来自筐1,先验概率1/2. 假设B:香草味的饼来自筐2,先验概率1/2. 再来看看火车头问题中我们的假设: 假设1:公司有1个火车头,先验概率1/N. 假设2:公司…

使用贝叶斯定理,目前来看最重要的一点在于假设.就是未知事件已知化,同时也要注意假设的全程性,不能从中开始新的假设,这种假设往往是不全面的. 我自己找到的假设的方法有两种,一种是命名,一种是时序.全程性就体现在时序上了,假设考虑的范围要从第一条相关条件开始. 举3个原书的例子: 例子1,有两个筐,一个筐A中是:3/4的红球,1/4的黄球:另一个筐B中是:1/2的红球,1/2的黄球. 我拿到了一个红球,那么这个红球从筐A中拿到的概率是多少? 1,我们看一下能不能使用贝叶斯公式?这个事件可以分为两个子…

用数学工具解决实际问题仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计.而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法,对于一个计算机专业的人士,应当熟悉其应用在诸如机器翻译,语音识别,垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域. 在共计15章的篇幅中讨论了怎样解决十几个现实生活中的实际问题.在这些问题的解决过程中,还潜移默化的帮助形成建模决策的方法论,建模误差和数值误差怎么取舍,怎样为具体问题建立数学模型,如何抓住问题中的主要矛盾(模型中的关键参数),再一步一步的优化或者验证模型的有效性…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

1. 写在之前的话 0x1:贝叶斯推断的思想 我们从一个例子开始我们本文的讨论.小明是一个编程老手,但是依然坚信bug仍有可能在代码中存在.于是,在实现了一段特别难的算法之后,他开始决定先来一个简单的测试用例,这个用例通过了.接着,他用了一个稍微复杂的测试用例,再次通过了.接下来更难的测试用例也通过了,这时,小明开始觉得这段代码出现bug的可能性大大大大降低了.... 上面这段白话文中,已经包含了最质朴的贝叶斯思想了!简单来说,贝叶斯推断是通过新得到的证据不断地更新我们的信念. 贝叶斯推断很少会…

1.朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法, 最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM) 2.朴素贝叶斯公式 P(B|A)的意思是在A事件的情况下,发生B事件的概率. 3.朴素贝叶斯模型 a是独立的特征属性集合: 用来计算不同的独立特征的条件概率…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

前言: 这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算.具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和stard code,如实验内容有难以理解的地方,欢迎私底下讨论.下面是随便写的一些笔记. 完成该实验需要了解一些遗传方面的简单知识,可参考:Introduction to heredity(基因遗…

<NoSQL精粹>思维导图读书笔记 各主题笔记 这本书短小精悍,虽不能解答所有NoSQL疑问,但在读书过程中会抛给你不少未曾想过的问题,给人以更深入的思考: 这里对每一个主题分别做了笔记: 详见以下博客文章: NoSQL系列:选择合适的数据库 NoSQL聚合数据模型 NoSQL数据库的分布式模型 NoSQL数据库:数据的一致性 思维导图 参考 <NoSQL精粹> Posted by: 大CC | 09JUL,2014 博客:blog.me115.com [订阅] 微博:新浪微博…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里. 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm).高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis,GDA).朴素贝叶斯(Navie Bayes).拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing).…

[ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先验概率"(Prior probability),即在B事件发生之前,对A事件概率的一个判断.P(A|B)称为"后验概率"(Posterior probability),即在B事件发生之后,对A事件概率的重新评估.P(B|A)/P(B)称为"可能性函数"(Lik…

<程序员思维修炼>读书笔记——week4 PB16061441 陈昶金 这周读的是Andy Hunt的著作<程序员思维修炼>,这本书对于我这种刚刚入门的新手很友好,大多是讲一些遇到问题是的解决思维与平时编程时的思路问题,对我很有帮助. 令我感触很深的是文中关于新手和专家的讨论:新手:很在乎自己是否能成功,不知道自己是对是错,不是特别想要学习,只是实现一个立竿见影的目标,不知道如何应付错误,错误出现不知所措.新手需要指令清单,有规则,有顺序.但规则只能让我启程,不会让我走的更远.很显…

[导读]斯坦福大学的人工智能课程"CS 221"至今仍然是人工智能学习课程的经典之一.为了方便广大不能亲临现场听讲的同学,课程官方推出了课程笔记CheatSheet,涵盖4大类模型. 斯坦福大学的人工智能课程"CS 221",这门铁打的课程从2011年开始已经走过了8个年头,流水的讲师换了一批又一批,送走的毕业生一拨又一拨,至今仍然是人工智能学习的经典课程之一.目前2019年春季课程正在如火如荼的开展中. 这门课程是没有教科书的,所有内容都蕴含在讲师的教案以及课后作…

在写SQL过程以及设计数据表的过程中,我们经常会走一些弯路,会做一些错误的设计.<SQL反模式>这本书针对这些经常容易出错的设计模式进行分析,解释了错误的理由.允许错误的场景,并给出更好的设计建议.读了一遍之后,感觉收获挺大,整理了一个思维导图形式的读书笔记,供大家参考.…

之前忘记强调了一个重要差别:条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的差别 条件概率链式法则 贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述. 上一讲谈到了概率分布的因式分解 \begin{array}{l}P\left({X,Y\left| Z \right.} \right) = P\left( {X\left| Z \right.} \right)P\left({Y\left| Z \right.} \right)\…

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异 条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

概率分布(Distributions) 如图1所看到的,这是最简单的联合分布案例,姑且称之为学生模型. 图1 当中包括3个变量.各自是:I(学生智力,有0和1两个状态).D(试卷难度,有0和1两个状态).G(成绩等级,有1.2.3三个状态). 表中就是概率的联合分布了,表中随便去掉全部包括某个值的行.就能对分布表进行缩减. 比如能够去掉全部G不为1的行.这样就仅仅剩下了1.4.7.10行,这样他们的概率之和就不为1了,所以能够又一次标准化(Renormalization).如图2所看到的. wa…

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时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.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中…

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,…

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50646528 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50646667 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言:朴素贝叶斯的局限性 我们在之前文章<NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)>探讨过,朴素贝叶斯的局限性来源于其条件独…

深度学习读书笔记之RBM 声明: 1)看到其他博客如@zouxy09都有个声明,老衲也抄袭一下这个东西 2)该博文是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 3)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应,更有些部分本来就是直接从其他博客复制过来的.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系老衲删除或修改,直到相关人士满意为止. 4)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢.…

总评        这本书是日本一个叫hatena的大型网站的CTO写的,通过hatena网站从小到大的演进来反应一个web系统从小到大过程中的各种系统和技术架构变迁,比较接地气.      书的内容不是很难,所以总的来说比较容易阅读,不需要特别累的啃,可想而知,不是非常深入的,更多的还是把作者的一些经验写出来,hatena这种量级的在国内应该是一个中型网站的水平,作者基本把这个量级web服务的运维的方方面面都讲了一遍,看完可以对这个这种量级网站有一个总体的了解,个人认为还是值得一读的.   逐…

本文章由cartzhang编写,转载请注明出处. 所有权利保留. 文章链接: http://blog.csdn.net/cartzhang/article/details/45029841 作者:cartzhang 说明:本帖内容同时在GALAXIX的Kinect区发表.<Kinect应用开发实战>读书笔记 此书内容针对SDK版本为1.5版本,跟后来版本之前有微小的差别. <Kinect应用开发实战>读书笔记 对于初学来说,本书很不错,讲述了挺多的基础和细节. 非常感谢本书作者.…

Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayesian inference 贝叶斯方法的逻辑十分接近人脑的思维:人脑的优势不是计算,在纯数值计算方面,可以说几十年前的计算器就已经超过人脑了. 人脑的核心能力在于推理,而记忆在推理中扮演了重要的角色,我们都是基于已知的常识来做出推理.贝叶斯推断也是如此,先验就是常识,在我们有了新的观测数据后,就可以…

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

<3D打印与工业制造>-- 读书笔记 原创内容,学习不易,转载请注明出处! 一.读后感-- "WOW" ​ 可以这么说,<3D打印与工业制造>这本书是我第一次以真正的视角理性的认识3D打印,在几年以前我就已经听闻过3D打印技术了,那时候觉得这项技术简直太不可思议了,将来的世界一定可以因此完全改变,可是过了几年后,突然又觉得3D打印貌似没有怎么走进我的生活啊,好像3D打印技术只是在一些特殊领域得到了发挥,而一些常见的地方几乎不会看到3D打印的身影,尤其这两年,3D…

一.此书到底何方神圣? <大型网站技术架构:核心原理与案例分析>通过梳理大型网站技术发展历程,剖析大型网站技术架构模式,深入讲述大型互联网架构设计的核心原理,并通过一组典型网站技术架构设计案例,为读者呈现一幅包括技术选型.架构设计.性能优化.Web安全.系统发布.运维监控等在内的大型网站开发全景视图. 本书不仅适用于指导网站工程师.架构师进行网站技术架构设计,也可用于指导产品经理.项目经理.测试运维人员等了解网站技术架构的基础概念:还可供包括企业系统开发人员在内的各类软件开发从业人员借鉴,了解…

LOMA是国际金融保险管理学院(Life Office Management Association)的英文简称.国际金融保险管理学院是一个保险和金融服务机构的国际组织,它的创建目的是为了促进信息交流以及改善会员公司的运作模式. LOMA 280主要介绍了保险原理,被保险人的保险过程和保单所有人的权益.这套教材同時也包括了个人和团体人寿.健康保险以及年金的内容和特点.由于我所在的公司Manulife是一家保险公司,所以我需要增加我的业务背景知识,所以希望通过LOMA教程来学习保险基本原理. 以下…

<如何在大学里脱颖而出(How to Win at College)>读书笔记 图书简介 中文版: 英文版: 作者卡尔·纽波特(Cal Newport)于 2004 年6月以优等生荣誉学会会员身份毕业于达特茅斯学院.曾在<华尔街日报>的学报和<今日商务>等杂志上发表了数篇讲述大学生活以及大学生成功事迹的文章.目前,他在美国麻省理工学院攻读计算机科学博士学位,居住在马萨诸塞州的波士顿. 不禁感慨,我上大学那阵怎么就没有这本书呢,呵呵,不过现在看到,总比没有看过好 :-)…

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: 朴素贝叶斯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.朴素贝叶斯分类器中的一个假设是:每个特征同等重要 函数 loadDataSet() 创建数据集,这里的数据集是已经拆分好的单词组成的句子,表示的是某论坛的用户评论,标签1表示这个是骂人的 cr…