概率论与随机过程 概率论与随机过程 一、概率与分布 二、期望和方差 三、大数定律及中心极限定理 五、常见概率分布 六、先验分布与后验分布 七、信息论 八、其它

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 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 条件概率 使用条件概率来分类 朴素贝叶斯 场景 朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯 工作原理 朴素贝叶斯 开发流程 朴素贝叶斯 算法特点 朴素贝叶斯 项目案例 项目案例1: 屏蔽社区留言板的侮辱性言论 项目概述 开发流程 项目案例2: 使用朴...

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几个反直觉的概率问题 一、男孩女孩问题 二、生日悖论 三、三门问题 几个反直觉的概率问题 上篇文章 洗牌算法详解 讲到了验证概率算法的蒙特卡罗方法，今天聊点轻松的内容：几个和概率相关的有趣问题。 计算概率有下面两个最简单的原则： 原则一、计算概率一定要有一个参照系，称作「样本空间」，即随机事件可能出现的所有结果。事件 A 发生的概率 = ...

朴素贝叶斯讨论 疑问 1 疑问 2 朴素贝叶斯讨论 @Time渐行渐远 @那伊抹微笑 @小瑶 @如果迎着风就飞 朴素贝叶斯就是用来求逆向概率的（已知）。 根据训练数据集求（正向）概率。 根据测试数据集求（逆向）概率（根据 贝叶斯公式）。 求出的逆向概率，哪个大，就属于哪个类别。 疑问 1 通过训练集求出了各个特征的概率,...

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五、sentence-LDA 5.1 sentence-LDA 5.2 ASUM 五、sentence-LDA 5.1 sentence-LDA LDA 认为每个单词对应一个主题，但是针对短文本可能每句话表示一个主题，这就是Sentence-LDA 的基本假设。 Sentence-LDA 的文档生成过程： 根据参数为 的狄利...

7、贝叶斯分类器 上篇主要介绍和讨论了支持向量机。从最初的分类函数，通过最大化分类间隔，max(1/||w||)，min(1/2||w||^2)，凸二次规划，朗格朗日函数，对偶问题，一直到最后的SMO算法求解，都为寻找一个最优解。接着引入核函数将低维空间映射到高维特征空间，解决了非线性可分的情形。最后介绍了软间隔支持向量机，解决了outlier挤歪超平...

7.1 贝叶斯决策论 7.1 贝叶斯决策论 若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中，往往我们都试图去优化一个风险函数，因此在概率框架下我们也可以为贝叶斯定义“条件风险 ”（conditional risk）。 我们的任务就是寻找一个判定准则...

非结构化文本的分类算法 自动判别文本中的感情色彩 非结构化文本的分类算法 在前几个章节中，我们学习了如何使用人们对物品的评价（五星、顶和踩）来进行推荐；还使用了他们的隐式评价——买过什么，点击过什么；我们利用特征来进行分类，如身高、体重、对法案的投票等。这些数据有一个共性——能用表格来展现： 因此这类数据我们称为“结构化数据”——数据集中的每...