贝叶斯分类 & 朴素贝叶斯分类

数据的重要性毋庸置疑，但是如何让数据产生价值呢？ 对一个全栈老码农而言，经常在开发或者研发管理的时候遇到各种预测、决策、推断、分类、检测、排序等诸多问题。面对“你的代码还有 bug 么？”这样的挑战，一种理智的回答是，我们已经执行了若干测试用例，代码中存在bug的可能性是百分之…

用朴素贝叶斯判断文章的作者

字节跳动这家公司，应该是所有秋招的公司中，对算法最重视的一个了，每次面试基本都会让你手撕算法，今天这篇文章就记录下当时被问到的几个算法题，并且每个算法题我都详细着给出了最优解，下面再现当时的面试场景。看完一定让你有所收获 大部分情况下，面试官都会问一个不怎么难的问题，不过你千万…

假如可以像看到阴天，就能预测下雨那样子，看到一个ns或者以关键词结尾的词，就提升地址的概率，看到“的、了、我们、你们”等和地址基本不相关的词就降低地址的概率，根据不同的词性加权平均，最后判断哪一个结果。理论上会减少误判的可能性 想起大学里学的贝叶斯公式，正好可以用于上述场景。阮…

在机器学习领域中，朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器（分类又被称为监督式学习，所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类，反之聚类问题被称为非监督式学习），朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果，所以它被广泛应用于文本分类/垃…

最近，我看到了太多的悲剧新闻：老人走失、校园欺凌、妇女被虐待、儿童被拐卖。所以，我决定做一个公益App，来守护这些弱势群体！

上篇文章不带假设的使用聚类算法去判断红楼梦的作者，这一篇打算使用监督学习方法的贝叶斯分类，假设后四十回不是曹雪芹所写， 去做个验证。 先带入假设，前80回和后40回不是同一人所写。利用上篇文章构建的词向量，对数据集进行分层随机抽样，比如随机选取前80中的60回，后40中的30回…

LightGBM，XGBoost作为非常经典的GBDT模型，网上原理和实战代码都一大堆。但是看了几个公式，写了几行代码。是不是总觉得心里空空的。直到有一次被面试官问道。给你一堆数据，让你用GBDT模型去处理。这些数据在模型内部是如何运行的呢，最终答案如何得到的呢？虽然现场可以结…

随着大数据的快速发展，以概率统计为基础的机器学习在近年来受到工业界和学术界的极大关注，并在视觉、语音、自然语言、生物等领域获得很多重要的成功应用。

【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目实践达到学以致用的目的，相信大家对贝叶斯统计的理解和掌握都可以更深入，提炼出更精炼的内容。 我来自越南，在新加坡上高中，目前在美国…

1. 对概率图模型的理解 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。 如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是…

从贝叶斯学习入门统计分类，我将会提供将贝叶斯定理和概率论应用于统计分类的若干应用实例。本文还将覆盖基础概率论之外的其他重要知识，比如校准与验证（calibration and validation）。 这篇文章虽然针对初学者，但也需要你具备大学一年级和部分二年级的数学知识，尤其…

一、MLE (极大似然估计: 已知分布类型，求最优参数估计) 1.1 硬币的例子 二、MAP (最大后验估计) 三、Bayesian（所有样本的加权平均，作为预测值） 四、随着我们观测到越来越

最大的触动是开始思考未来产品经理在设计产品逻辑时，如果理解机器学习，那么很多以往被认为不可能的事情，都将成为产品逻辑的一部分。而能否建立这种新的认知，运用好新的工具，将在未来某些领域里区分出产品经理的高下。

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 贝叶斯优化可视化

贝叶斯方法——背景知识 贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。

本文介绍了 mh 算法的特例 Gibbs 采样，并且给出了证明为什么 Gibbs 采样 work，最后我们用 Gibbs 采样来解决了 LDA 的参数估计问题。

继推出2017年机器学习开源项目Top 30榜单后，Mybridge AI又推出了一个Python开源项目Top 30榜单，包括开源Python库、工具等。该榜单基于项目质量、用户参与度以及其他几个方面进行了评估，从大约15000个开源项目中挑选了Top 30，差不多都是在20…

关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter7 贝叶斯分类器

概率论基础 互相独立事件的联合概率 假设事件集合 A = {A_1, A_2, \cdots, A_n}，各个子事件相互独立，那么所有事件同时发生的概率是： $$ P(A_nA_{n-1}\cdots