一.背景 1.概率：在多元下，（1）联合概率：两个事件同时发生的概率P(A,B) ，（2）条件概率：在某一事件A条件下，另一事件B发生的概率P(B|A)，（3）边缘概率：某一事件发生的概率P(A); 2.独立事件：两个没有任何关系的事件互为独立事件，此时两个事件的联合概率为两者概率相乘P(A,B)= ...
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2020-04-18 21:22:48
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用朴素贝叶斯做一个分类问题，数据就用sklearn新闻数据集。 但是下载巨慢，没耐心等。接下去就是一波操作，上篮成功。 因为版本之间可能存在差异，所以就不发数据集的安装包了。 1）当你在运行程序的时候，控制台是这么输出的 Downloading 20news dataset. This may ta ...
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2020-04-16 13:09:15
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朴素贝叶斯算法 优点： 算法原理和实现简单，常用于文本分类。 对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。 对缺失数据不太敏感。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感 需要计算先验概率，分类决策存在错误率 要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错 ...
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2020-04-16 12:56:44
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.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 1）P2 概率论与贝叶斯先验 2）P3 矩阵和线性代数 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视频 ...
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2020-04-14 21:06:32
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”。 梯度 一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快且变化率最大。 梯度下降 一种迭代法，可用于求解最小二乘问题。（让梯度中所有偏导函数都下降到最低点的过程） 贝叶斯定理 关于随机事件A和B的条件概 ...
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2020-04-13 16:57:33
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1）概率论与贝叶斯先验 本福特定律：又称第一数字定律，是指在实际生活得出的一组数据中，以1为首出现的概率约为总数的三成；是直观现象1/9的三倍。 贝叶斯公式：给定某系统的若干样本X，计算该系统的参数。-28:13 分布-32:56 两点分布 0-1分布 -33:02 二项分布 -34:46 泊松分布 ...
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2020-04-12 16:06:03
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频率学派与贝叶斯学派都是解决统计推断问题。 频率学派也称为经典学派。此学派将事件发生的概率看出一种固定的值。 贝叶斯学派将事件发生的概率看出一个随机变量。 例如:对某个煤矿的煤存储里描述中，经典学派描述煤存储A=10Kg，。贝叶斯对煤存储A描述在10KG左右，然后根据历史资料或其他信息，推测2 0. ...
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2020-04-12 14:29:19
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