概率分布（Distributions）
如图1所示，这是最简单的联合分布案例，姑且称之为学生模型。
图1
其中包含3个变量，分别是：I（学生智力，有0和1两个状态）、D（试卷难度，有0和1两个状态）、G（成绩等级，有1、2、3三个状态）。
表中就是概率的联合分布了，表中随便去掉所有包含某个值的行，就能对分布表进行缩减。
例如可以去掉所有G不为1的行，这样就只剩下了1、4、...
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2014-05-16 01:25:00
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学习统计学习方法也已经有几天了，在这几天的时间里，我主要对分类学习方法进行了初步学习，包括：感知机——>支持向量机，K近邻法，朴素贝叶斯法，决策树，logistic
回归与最大熵模型。 其中k近邻法的实现为kd树，朴素贝叶斯通过极大似然估计实现，决策树包含有生成决策树算法ID3,C4.5，决策...
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2014-05-10 03:06:00
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实验名称：贝叶斯分类器一、实验目的和要求 目的：掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。
要求：分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法环境：windows 7，matlab R2010a
内容：根据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式...
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2014-05-10 02:50:11
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多传感器信息融合的意义：可有效的解决单传感器的模糊点更精确的观察和解释环境。多传感器信息融合的方法（算法）：
经典推理法、加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计、D-S证据理论、统计决策理论、聚类分析、参数模板、熵法、品质因数法、估计理论法、专家系统法、产生式规则、人工神经网络、模糊推理、粗糙集理论.....
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2014-05-10 01:19:12
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背景&目标：
1、sport.tar 是体育类的文章，一共有10个类别；
用这些原始材料构造一个体育类的文本分类器，并测试对比bayes和cbayes的效果；
记录分类器的构造过程和测试结果。
2、user-sport.tar 是用户浏览的文章，每个文件夹对应一个用户；
利用上题构造的文本分类器，计算每个用户浏览各类文章的占比；
记录计算过程和结果。...
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2014-05-09 14:03:40
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如果你读过贝叶斯学习方面的书或者论文，想必是知道共轭先验这个名词的。现在假设你闭上眼睛，你能准确地说出共轭分布是指哪个分布和哪个分布式共轭的吗？我之前就常常把这个关系弄错，现在记录如下，以加强印象。贝叶斯学派和频率学派的区别之一是特别重视先验信息对于inference的影响，而引入先验信息的手段有“...
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2014-05-09 13:21:33
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概率
理解概率最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包括所有可能输出(例如一个实验的)的全集，现在你对其中的一些子集感兴趣，即一些事件。假设我们在研究癌症，所以我们观察人们看他们是否患有癌症。在研究中，假设我们把所有参与者当成我们的全集，然后对任何一个个体来说都有两种可能的结论，患有或没有癌症。我们可以把我们的全集分成两个事件：事件"患有癌症的人"(表示为A)，和"不患...
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2014-04-30 22:31:39
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1.算法简介
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是无监督学习的一种常用算法，易于实现，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。
本文以拼写检查作为例子，讲解Naive Bayes分类器是如何实现的。对于用户输入的一个单词（words），拼写检查试图推断出最有可能的那个正确单词（correct）。当然，输入的单词有可能本身就是正确的。比如，输入的单词thew，用户...
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2014-04-29 13:38:20
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1.背景
以前我在外面公司实习的时候，一个大神跟我说过，学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去。嗯，现在终于用到了。朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下：...
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编程语言 时间：
2014-04-29 13:15:21
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本文的目的是记录一些在学习贝叶斯网络（Bayesian
Networks）过程中遇到的基本问题。主要包括有向无环图（DAG），I-Maps，分解（Factorization），有向分割（d-Separation），最小I-Maps（Minimal
I-Maps）等。主要参考Nir Friedman的...
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2014-04-29 10:32:45
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