- 2024-11-07(二)基于Bayes方法的道路分割(附资源)
一、实验目的1、实验目标 学习掌握Bayes定理(BayesTheorem)的基本原理及推导过程,以及公式中的先验概率、条件概率、后验概率、相似度等概念。在MATLAB的概率分布函数基础上,通过编写程序,实现图像块内结果统计和序贯信息融合2类方法下对3张不同图像的道路分割。
- 2024-09-12【机器学习】8 ——朴素贝叶斯
机器学习8——朴素贝叶斯特征条件独立假设朴素是指每个特征独立地影响结果,整个假设在实际应用中不成立,主要是思想输入输出的来拟合概率分布,贝叶斯定理,后验概率最大文章目录机器学习8——朴素贝叶斯前言贝叶斯定理先验概率和后验概率一、先验概率二、后验概率例
- 2024-08-29经典统计 与 贝叶斯统计介绍
1.经典统计经典统计使用频率学派的方法,依赖于样本数据的频率分布进行推断。在经典统计中,参数被认为是固定但未知的,而推断过程主要是基于样本数据的统计性质进行。常见的经典统计方法包括置信区间、假设检验等。思想:从样本中直接观察频率,然后通过该频率来估计总体的参数。
- 2024-08-26《机器学习》 贝叶斯分类器 原理、参数讲解及代码演示
目录一、贝叶斯算法1、简介2、贝叶斯算法具有以下特点:二、贝叶斯原理1、正向概率(先验概率) 例如:2、逆向概率(后验概率)3、公式1)实例12)实例2•目标:•核心:•计算:三、参数讲解1、用法2、参数1)alpha 控制模型合成时的平滑度2)fit_prior是否学习类的先验概率3)c
- 2024-07-18AI基础——先验、后验
今天通过一个例子聊聊先验概率和后验概率。例子比如有两个箱子,里面各装了足球和篮球,其中,1号箱子有4个足球6个篮球,2号箱子有1个足球9个篮球。从箱子里随意抓一个球,这个过程不考虑球的大小或颜色,抓取过程完全随机,也就是说抓到任意一个球的概率是相等的。先验概率先验概
- 2024-07-02贝叶斯算法
算法原理贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。具体来说,已知后验概率和条件概率,待分类样本取决于各类样本总体的方法,要求样本量足够大,且条件相互独立,大型数据库中,而且方法简单、分类准确率高、速度快,但同时一般条件独立性很难满足,效
- 2024-02-121对贝叶斯公式的思考
1:P(A)可以看成先验概率,不考虑B的影响,前面圈中的看成B事件对A的影响,A发生时B发生的概率与B的先验概率的比值,相同时比值为1,说明不影响2:图书馆员和农民的例子,B是特征,A是农民,虽然特征符合较少,但总体基数大,即P(A)大3:P(B)是分母,可以理解所有符合特质的样本,可能图书管理员只占一小部分
- 2023-11-13朴素贝叶斯分类的简单解释 [已关闭]
内容来自DOChttps://q.houxu6.top/?s=朴素贝叶斯分类的简单解释[已关闭]我发现很难理解朴素贝叶斯的过程,我想知道是否有人能够用简单的逐步过程以英语解释它。我理解它通过发生的次数进行概率比较,但我不知道训练数据如何与实际数据集相关联。请给我解释一下训练集扮演的角
- 2023-10-02先验概率和后验概率
事情还没有发生,要求这件事情发生的可能性的大小,是先验概率。事情已经发生,要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小,是后验概率。先验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的,而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的;后验概率使用了有关自然状态更加全面的资
- 2023-09-28贝叶斯决策
基础概念先验概率根据先前的经验,也就是对某些类别预先知道的知识,对样本进行预测的概率。似然概率先验概率描述的根据现有知识,预测样本属于某一类的概率,是一个统计信息量。比如5个球中,有3个黑球,则黑球的概率是3/5。似然概率描述的是已知样本属于某一类,预测样本特征x分布的概
- 2023-07-07条件概率: 先验概率•似然概率 VS 抽样概率•后验概率
条件概率的两种形式P(Y|X)=P(YX)/P(X):条件概率P(Y|X)是集合X与Y的交集XY占条件集X的比例。P(X)P(Y|X)=P(Y)P(X|Y)=P(XY)Y、X是两个事件,存在某种程度上的相互联系:则由Whole总体-Part局部、History历史-Current现在的客观规律性;P(Y):EmpiricalInfo.(
- 2023-06-26贝叶斯算法人生
哈喽大家好,我是咸鱼之前看到过耗子叔写的一篇文章《程序算法与人生选择》,这篇文章中耗子叔结合计算机中的经典算法(排序、动态规划等等),让大家在人生道路的选择上获得了一些启发我最近看了一些关于贝叶斯思想的文章,觉得还挺有感触的,于是打算写一篇相关的文章今天这篇文章不会跟大
- 2023-06-14简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯
一、贝叶斯定理 1、条件概率B发生的情况下,事件A发生的概率,用表示。 2、全概率公式 含义是:如果和构成样本空间的一个划分,那么事件B的概率,就等于和的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。 3、贝叶斯推断 其中称为先验概率,即
- 2023-05-31贝叶斯学习及共轭先验
今天的主要任务是来理解共轭先验以及贝叶斯学习。最近在研究主题模型,里面用到了一些,另外在机器学习中,贝叶斯学习是重要的一个方向,所以有必要学习和掌握。Contents 1.贝叶斯学习 2.Beta分布及共轭先验 1.贝叶斯学习 首先,我从最简单的硬币投掷开始。现在给你一个
- 2023-05-10【机器学习之 朴素贝叶斯】6.1 贝叶斯分类器
文章目录6.朴素贝叶斯6.0贝叶斯决策论6.0.1简介6.0.2贝叶斯解决的问题-逆概6.1.3先验概率和后验概率1)条件概率2)先验概率3)后验概率4)例子介绍6.0.4贝叶斯定理1)公式2)出现原因(逆概问题)6.0.5例子2)例一3)例二4)例三6.0.6全概率6.1贝叶斯分类器6.1.1贝叶斯判
- 2023-04-03频率学派和贝叶斯学派
贝叶斯定理贝叶斯推断是一种统计学方法,用来估计统计量的某种性质。贝叶斯推断与传统的频率学派不同,它是建立在主观判断的基础上的,也就是说,你可以不需要客观证据,先估计一个值,然后根据实际结果不断修正。由于其主观性太强,所以在一些传统行业内更偏向于传统的频率学派。贝叶斯定理
- 2023-01-104-朴素贝叶斯算法
title:4-朴素贝叶斯算法date:2021-01-1810:58:30permalink:/pages/7d9337/
- 2022-11-10拓端tecdat|excel代写数据分析——贝叶斯分析预估
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。例如:P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。使用情况:贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资
- 2022-10-30贝叶斯分类算法及其概率论基础
理论基础:1.先验概率:先验概率(priorprobability)是指根据以往经验和分析得到的概率(典型的例子是概率论中应用题的已知条件),如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现
- 2022-09-22先验与后验
先验与后验从原因到结果的论证称为“先验的”,而从结果到原因的论证称为“后验的”。先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式中的,它往往作为“由因求果”
- 2022-08-22贝叶斯
贝叶斯算法引言机器学习中,如KNN,逻辑回归,决策树等模型都是判别方法,也就是直接学习出输出特征y和输入特征x之间的关系(决策函数:y=f(x)或者条件分布P(Y|X))。朴素贝叶斯是