贝叶斯公式里的先验概率怎么理解？

2020-07-01

在许学习贝叶斯方法的时候最常见到的就是先验概率,后验概率。下面小编简单介绍一下先验概率，希望对各位小伙伴有所帮助。 一、先验概率定义 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率 二、先验概率条件 ...

先验概率和后验概率的区别和联系？

2020-05-19

先验概率和后验概率是与贝叶斯概率更新有关的两个概念百。假如某一不确定事件发生的主观概率 因为某个新情况的出现 而发生了改变，那么改变前的那个概率就被叫做先验概率，改变后的概率就叫后验概率。 先验概率是指 ...

数据分析相关的数学知识

2024-12-02

在今天的数字化时代，数据扮演着至关重要的角色。对于数据分析师而言，熟练掌握各种数据可视化技术至关重要。通过恰到好处的数据呈现和分析，数据分析师能够为企业决策提供有力支持。让我们一起深入探讨数据分析中必 ...

贝叶斯数据分析的原理、方法及应用场景详解

2024-09-04

贝叶斯数据分析，如同一位经验丰富的导游，带领我们在复杂数据的世界中游走，通过结合已有的先验知识与新观测数据，不断调整和优化我们的预测与推断。贝叶斯定理是这一切的核心，它为我们提供了一个动态调整信 ...

构建数据分析的知识体系：从基础到应用的全方位指南

2024-08-20

作为一个在数据分析领域深耕多年的从业者，我深知学习数据分析需要掌握的知识和技能。对于新入行的朋友们，我希望这篇文章能够为你们提供一个全面的指南，帮助你们构建起扎实的知识体系。这不仅仅是一个技术性的问 ...

贝叶斯数据分析：概率思维在数据科学中的应用

2024-08-15

贝叶斯数据分析是一种基于贝叶斯定理的概率思维方法，广泛应用于数据科学领域。贝叶斯定理提供了一种根据新证据更新我们信念的方法，同时考虑到我们先前信念的强度。这种方法在数据处理、模型构建和决策支持等 ...

常用的数据挖掘算法有哪些？

2023-06-17

数据挖掘是一种从大规模数据中发现隐藏在其中的知识、信息和关联等，并且可以将这些信息应用于不同领域的技术。常见的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测等。本文将介绍这些算法的主要概念和应用场景。 ...

如何评估模型的预测性能？

2023-06-15

在机器学习中，评估模型的预测性能是非常重要的。因此，本文将简要介绍一些用于评估模型预测性能的常见指标和方法。 数据集划分 首先要想到的是，评估模型预测性能需要使用数据集进行测试操作。为了避免模型对已知数 ...

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别？

2023-04-07

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器都是用于分类任务的常见机器学习算法，但它们在许多方面有所不同。本文将探讨这两种分类器的区别。 一、基本原理 贝叶斯网络分类器（Bayesian Network Classifier）是基于概率模型 ...

朴素贝叶斯模型

2022-10-19

条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力。虽然，你能计算用户整体流失的概率（流失用户数/用户总数）。但这个数字并没有多大意义，因为资源是有限的，利用这个数字你只能 ...

对贝叶斯、svm和神经网络的入门级理解

2018-08-16

对贝叶斯、svm和神经网络的入门级理解 在省略了不少计算、优化的过程的情况下记录了一些自己对一下三个算法整体思路和关键点的理解，因此也只能说是“入门级理解”。以下是目录索引。 贝叶斯 朴素贝叶斯 ...

朴素贝叶斯的推理学习算法

2018-08-07

朴素贝叶斯的推理学习算法 贝叶斯公式简易推导式： 朴素贝叶斯的朴素在于假设B特征的每个值相互独立，所以朴素贝叶斯的公式是这样的 学习与分类算法： (1)计算先验概率和条件概率 ...

盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑

2018-07-18

盘点：数据挖掘历史中的那些重要里程碑 数据挖掘现在随处可见，而它的故事在《点球成金》出版和“棱镜门”事件发生之前就已经开始了。下文叙述的就是数据挖掘的主要里程碑，历史上的第一次，它是怎样发展以及怎 ...

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类

2018-06-23

机器学习之分类算法之朴素贝叶斯分类 最近自己对机器学习比较感兴趣，做个笔记，还请大牛不喜轻喷，多多指教。 朴素贝叶斯分类基于概率论中的贝叶斯原理： P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所谓朴素即是特征属性之间 ...

R语言之决策树和随机森林

2018-06-16

R语言之决策树和随机森林 总结决策树之前先总结一下特征的生成和选择，因为决策树就是一种内嵌型的特征选择过程，它的特征选择和算法是融合在一起的，不需要额外的特征选择。 一、特征生成： 特征生成是 ...

机器学习中的概率问题

2018-03-13

机器学习中的概率问题 机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型，并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示，例如线性回归模型，SVM模型，决策树模型，贝叶斯模 ...

大数据可以预测 可靠性尚不确定

2018-02-03

大数据可以预测 可靠性尚不确定 人类生活需要预测，但可靠性却实在不敢让人恭维，鲜有正确。这有人为因素，也有技术原因。     比如“非样本错误”。假设有一位司机，驾龄30年，出行2万次，只 ...

浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优

2018-01-18

浅谈利用逻辑回归来解决文本分类时的模型调优 想和数据挖掘沾点边，所以最近在复习一些算法，因为又学了点R，深感这是个统计分析挖掘的利器，所以想用R实现一些挖掘算法。 朴素贝叶斯法大概是最简单的一种挖 ...

python中如何使用朴素贝叶斯算法

2018-01-06

python中如何使用朴素贝叶斯算法 这里再重复一下标题为什么是\"使用\"而不是\"实现\"： 首先，专业人士提供的算法比我们自己写的算法无论是效率还是正确率上都要高。 其次，对于数学不好的人来说，为了实现算法 ...

R语言多元分析系列

2017-07-21

R语言多元分析系列 R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化数据集的技术。它把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一 ...