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bayesian Network 贝叶斯

贝叶斯网络(Bayesian network),又称信念网络(Belief Network),或有向无环图模型(directed acyclic graphical model),是一种概率图模型,于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不
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朴素贝叶斯算法在场景的应用

本文作者通过一些场景案例,带领大家了解一下朴素贝叶斯算法作为聚类算法中的一员,如何来区分各类数组。通过一组参数模型来区分互斥群组中的个体十分常见,我们可以使用朴素贝叶斯分析来应用于这种场景,取决于模型
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朴素贝叶斯算法,python实现代码

概念: 贝叶斯定理:贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常,事件A在事件B(发生)的条件下的概率,与事件B在事件A(发生)的条件下的概率是不一样的;然而,这两者是有确定的关
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朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian Classification)

贝叶斯分类法是统计学分类方法,它可以预测类隶属关系的概率,如一个给定元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。朴素贝叶斯分类法假定一个属性值在给定类上的概率独立于其他属性的值,这一假定称为类条件独立性。
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贝叶斯概率(Bayesian Probability)

贝叶斯概率是由贝叶斯理论所提供的一种对概率的解释,它采用将概率定义为某人对一个命题信任的程度的概念。贝叶斯理论同时也建议贝叶斯定理可以用作根据新的信息导出或者更新现有的置信度的规则。
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