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朴素贝叶斯公式来历 NaïveBayes算法，又叫朴素贝叶斯算法。朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，没有迭代，并有坚实的数学理论（即贝叶斯定理）作为支撑。在大量样本下会有较好的表现，不适用于输入向量的特征条件有关联的场景。朴素贝叶斯（NaiveB

蒙特卡洛算法是20世纪十大最伟大的算法之一，阿法狗就采用了蒙特卡洛算法。1、定义蒙特卡洛方法也称为 计算机随机模拟方法，它源于世界著名的赌城——摩纳哥的MonteCarlo(蒙特卡洛)。它是基于对大量事件的统计结果来实现一些确定性问题的计算。其实质就是将问题转化为一个概率问题，并用计算机模

1.贝叶斯原理NaiveBayes官方网址：https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html贝叶斯分类是以贝叶斯定理为基础的一种分类算法，其主要思想为：先验概率+新的数据=后验概率已知某条件概率，如何得到事件交换后的概率；即在已知P(B

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！​个人主页：有梦想的程序星空​个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服

data-version="0">混合模型初探1.混合模型简介如果我们定义观测变量和潜在变量的一个联合概率分布，那么对应的观测变量本身的概率分布可以通过求边缘概率的方法得到。这使得观测变量上的复杂的边缘概率分布可以通过观测与潜在变量组成的扩展空间上的更加便于计算的联合概率分布来表示。因此，潜在变量的

 在本文中，我们会用概率的观点来看待机器学习模型，用简单的例子帮助大家理解判别式模型和生成式模型的区别。通过思考曲线拟合的问题，发现习以为常的损失函数和正则化项背后有着深刻的意义01、快速理解判别式模型和生成式模型从概率的角度来理解数据有着两个不同的角度，假设我们有5个数据点，每个数据都只

目录前言1.Softmax2.Sigmoid3.总结前言Softmax以及Sigmoid这两者都是神经网络中的激活函数，对应还有其他的激活函数引入激活函数是为了将其输入非线性化，使得神经网络可以逼近任何非线性函数（原本没有引入激活函数，就是多个矩阵进行相乘，无论神经网络多少层都是线性组合，这个概念是

KL散度，是一个用来衡量两个概率分布的相似性的一个度量指标。我们知道，现实世界里的任何观察都可以看成表示成信息和数据，一般来说，我们无法获取数据的总体，我们只能拿到数据的部分样本，根据数据的部分样本，我们会对数据的整体做一个近似的估计，而数据整体本身有一个真实的分布（我们可能永远无法知道）。那么近似

“梦想成真之前，看上去总是那么遥不可及”博主主页：@璞玉牧之本文所在专栏：《PyTorch深度学习》博主简介：21级大数据专业大学生，科研方向：深度学习，持续创作中目录1.LogisticTutorial(逻辑斯蒂回归)1.1WhyuseLogistic(为什么用逻辑斯蒂回归)1.2Regressi

随着互联网的发展，越来越多的企业和个人开始涉足互联网行业。在互联网行业中，泊松分布作为一种常见的概率分布，被广泛应用于各种计数过程的研究中。本文将从互联网行业的角度出发，详细介绍泊松分布在互联网行业中的应用，并提供一些具体的例子帮助读者更好地理解。一、泊松分布的概念及特点泊松分布是一种离散型概率分布

排序算法对于每个程序员来说，无疑是最常见的算法之一了。几乎每个新入行的程序员，在面试之前都会准备好一两种排序算法，例如冒泡排序、归并排序、快速排序之类的。而面试官们很多也都会现场让应聘者写一个简单的排序算法，来考验对方的基本功怎么样。排序算法是让无序的数据变得有序起来，而反过来，让有一定顺序的数据变

TensorFlowProbability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。极大似然估计最大似然估计是深度学习模型中常用的训练过程。目标是在给定一些数据的情况下，估计概率分布的参数。简单来说，我们想要最大化我们在某个

概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给

​译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟1.简介 贝叶斯定理为我们提供了一种根据新证据更新信念的方法——当然，还要考虑到我们先前信念的强度。运用贝叶斯定理，你可以试图回答这样一个问题：根据新的证据，我的假设的可能性是多少？在本文中，我们将讨论贝叶斯定理可以

现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的(即天气数据、销售数据、财务数据等)。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我

假设你正在玩抛硬币猜正反的游戏。游戏看上去很公平，没有人在干预硬币结果，硬币看上去也像是普通的硬币。对于即将开始的下一局，请问你该如何下注?理论上讲，硬币在落地后得到正面和反面的概率是一样的，所以你可以随便猜，总会猜对一半。但那毕竟是理论，你无法确保眼前的这枚硬币也是如此。更何况，你无法提前抛足够多