怎样通俗易懂地解释贝叶斯网络和它的应用？详情请看下文。贝叶
2018-02-02 16:09
长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的概率θ始终都是1/2，即不随观察结果X 的变化而变化。
2019-08-19 15:06
从技术上讲，相关性指的是两个变量之间的线性关系，而关联性则指的是两个（或更多）变量之间的任何关系。而因果关系则意味着一个变量（通常称为预测变量或自变量）导致另一个变量（通常称为结果变量或因变量）。
2023-10-16 15:31
为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文
2018-07-16 17:15
前言 大家经常看到的贝叶斯公式（Bayes）是写成如下图的形式，通常以P（A|B），P（B|A）的形式表示，虽然数学上看着简单，那到底A，B是什么意思，应该怎么去理解呢，然后怎么运用于实际情况呢
2018-02-02 14:13
学习过概率的人一定知道贝叶斯定理，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。人工智能之机器学习中最为广泛的两种分类模型是1）决策树模型（Decision Tre
2018-05-29 09:01
本文介绍机器学习中一种基于概率的常见的分类方法，朴素贝叶斯，之前介绍的KNN, decision tree 等方法是一种 hard decision，因为这些分类器的输出只有0 或者 1，朴素
2018-02-03 14:37
贝叶斯算法描述及实现根据朴素贝叶斯公式，每个测试样例属于某个类别的概率
2018-02-02 15:54
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一，处理很多问题时直接又高效，因此在很多领域有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、文本分类等。也是学习研究自然语言处理问题的一个很好的切入口。
2018-07-01 08:37
在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。
2023-01-16 10:11
