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被嫌弃的贝叶斯派的逆袭,没有一个现代人的生活与它毫无关系
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频率学派与贝叶斯学派的区别
有人学了多年统计说不清楚频率学派与贝叶斯学派的区别,什么主观对客观啦,什么似然 函数对后验概率啦,那些都是现象,不是本质.两者本质上的区别是:频率学派把未知参 数看作普通变量,把样本看作随机变量:而贝 ...
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统计学中的频率学派与贝叶斯学派
对于技术应用人员来说,我们更看重方法的应用,但有时候对知识的背景做一些了解,我觉得还是挺有必要的,能帮助我们理解一些东西.这篇博文里,不会呈现任何计算公式,只是讨论一下贝叶斯学派与频率学派之间的问题. ...
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浅谈频率学派和贝叶斯学派
[写在前面的话] 终于可以写贝叶斯相关的文章啦,心情有点小激动,最近一段时间反复看Bishop老师编写的<<Pattern Recognition and Machine Learning ...
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R机器学习:朴素贝叶斯与支持向量机的原理与实现
今天要给大家介绍的依然是两个分类算法,The naive Bayes and support vector machine (SVM),两个算法的原理有些许不同,不过还是放一篇文章中吧,毕竟我的文章都 ...
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机器学习算法集锦:从贝叶斯到深度学习及各自优缺点
本文转自:视学算法 在我们日常生活中所用到的推荐系统.智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效.本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每 ...
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全栈必备 贝叶斯方法
数据的重要性毋庸置疑,但是如何让数据产生价值呢? 对一个全栈老码农而言,经常在开发或者研发管理的时候遇到各种预测.决策.推断.分类.检测.排序等诸多问题.面对"你的代码还有bug么?&quo ...
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【AI100问(49)】什么是贝叶斯网络?
简单地说,贝叶斯网络是描述事件之间概率关系的计算模型,是机器学习中最重要方法之一.很多重要的模型,包括高斯混合模型(GMM).隐马尔可夫模型(HMM).主成份分析(PCA).线性区分性分析(LDA)等 ...
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放弃完美,做一个贝叶斯高手
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信息融合理论研究进展:基于变分贝叶斯的联合优化
信息融合技术以各类软/硬传感器为基础,通过数学方法和技术工具对获取的多源信息进行关联.估计和融合,以实现目标系统的协调优化和综合处理的目的.信息融合技术作为信息科学的一个热门领域,起源于20世纪70年 ...