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【视频】马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC原理与R语言实现|数据分享

原文链接：http://tecdat.cn/?p=2687 原文出处：拓端数据部落公众号 在贝叶斯方法中，马尔可夫链蒙特卡罗方法尤其神秘。它们肯定是数学繁重且计算量大的过程，但它们背后的基本推理，就像数据科学中的许多其他东西一样，可以变得直观。这就是我的目标。 相关视频：马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC

【机器学习：贝叶斯算法】

references: https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-v.php?bgid=1&gid=1&nid=563 使用贝叶斯算法进行分类 1 基本解读 引例：银行对高危用户的识别，我们以伯努利分布的方式来记录银行高危用户，伯努利分布呢就是二项分布，如果用户是高危用户，我们将其标记为1，如果用户不是高危用户，我们将

NLP学习（一）——朴素贝叶斯

贝叶斯方法 贝叶斯定理 条件概率P(X|Y)：表示事件B发生的情况下事件A发生的概率 先验概率P(Y)：指事情还未发生，求这件事情发生的可能性大小。 后验概率P(Y|X)：事件由某个因素引起的可能性大小。 贝叶斯公式：$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)P(Y)}{P(X)}$$ 假设时间A表示机器学习任务中样本的取值

机器学习：贝叶斯分类器

1、 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法,对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 决策论中将“期望损失”称为“风险” (risk). 我们的任务就是寻

ML第14周学习小结

本周收获 总结一下本周学习内容： 1、《深入浅出Pandas》的第14章：Pandas时序数据 14.1 固定时间 14.2 时长数据 14.3 时间序列

机器学习—朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一。 朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。也就是说没有哪个属性变量对于决策结果来说占有着较大的比重，也没有哪个属性变量对于决策结果占有着较小

python用pystan贝叶斯IRT模型拟合Rasch模型分析学生考试问题数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26769 原文出处：拓端数据部落公众号 由于某大学学生人数过多，助教不足，因此有必要对期中考试给每个学生的题目数量施加五道题的限制。所有必须使用的问题必须来自大约 400 个预先批准的问题的测试库。 50% 的问题可以在期中使用。这项数据驱动研究的目

机器学习：如何简单理解【贝叶斯分类】问题

场景 有10人在会议室开会，其中4名高管，6名普通员工。4名高管中有3人穿衬衫打领带，6名普通员工中有2人穿衬衫打领带。现在推门进来1人，穿衬衫打领带，那么进来的人是高管还是普通员工？ 解答 根据朴素贝叶斯公式： 第一步： A代表是否为高管 B代表是否穿衬衫打领带 第二步： 高管中穿衬衫

贝叶斯分类

贝叶斯定理：\(P\left ( A|B\right ) = \frac{P\left ( B|A\right )P\left ( A\right )}{P\left ( B\right )}\) \(P\left ( A|B\right )\)：B发生的情况下A发生的概率，也叫A的后验概率（在B事件发生后对A时间概率的重新评估） \(P\left ( A \right )\)：A发生的概率，也叫A的先验概率（在B事件发

朴素贝叶斯与贝叶斯网络

1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。 简单而言，对于给定的训练数据，朴素贝叶斯先基于特征条件独立假设学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此分布对于新的实例，利用贝叶斯定理计算出最大的后验概率。朴素贝叶斯不会直接学习输入输出的联合

朴素贝叶斯算法的实现与推理

什么是naive bayes 朴素贝叶斯 naive bayes，是一种概率类的机器学习算法，主要用于解决分类问题 为什么被称为朴素贝叶斯？ 为什么被称为朴素，难道仅仅是因为贝叶斯很天真吗？实际上是因为，朴素贝叶斯会假设数据属性之间具有很强的的独立性。即该模型中的所有属性彼此之间都是独立的，改变一

贝叶斯网络的D-separation详解和Python代码实现

D分离（D-Separation）又被称作有向分离，是一种用来判断变量是否条件独立的图形化方法。相比于非图形化方法，D-Separation更加直观且计算简单。对于一个DAG（有向无环图），D-Separation方法可以快速的判断出两个节点之间是否是条件独立的。 了解 D 分离 在贝叶斯网络中，D 分离到底是什么，它可以

一看就懂的教程：朴素贝叶斯

虽然这篇是一看就懂的教程，但是仍然建议你有一些先修知识： 具有基本的数学素养：微积分，线性代数，统计学具有简单的编程基础：了解一点Git和Github的知识，简单的Python知识 如果不具备以上条件的话，可以从以下一些入手: 网上有哪些学习微积分的好网站？ 3Blue1Brown的线性代数和微积分视频

频率学派（古典学派）和贝叶斯学派

这篇文章讲得还比较清楚： https://blog.csdn.net/huguozhiengr/article/details/81777577 《统计学中的频率学派与贝叶斯学派》   频率学派认为，对于一批样本，其分布是确定的，也即是是确定的，只不过未知。 贝叶斯学派引入了主观概率的概念，认为一个事件在发生之前，人们应该对它是有所认

拓端tecdat|python贝叶斯随机过程：马尔可夫链Markov-Chain，MC和Metropolis-Hastings，MH采样算法可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25428 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 本文，我们说明了贝叶斯学习和 计算统计一些结果。       from math import pi   from pylab import * 马尔可夫链的不变测度 考虑一个高斯 AR(1) 过程， ， 其中  是标准高斯随机变量的独立同分布

拓端tecdat|R语言MCMC的rstan贝叶斯回归模型和标准线性回归模型比较

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25453  原文出处：拓端数据部落公众号   现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。 示例

【读书笔记】贝叶斯学习

原理 与直接应用贝叶斯公式不同，贝叶斯学习指在当前训练样本的基础上，根据新样本更新每个模型的后验概率。贝叶斯深度学习[1]则结合了神经网络的模型表示能力，将神经网络的权重视作服从某分布的随机变量，而不是固定值；网络的前向传播，就是从权值分布中抽样然后计算。 我们将当前所有样本

【读书笔记】贝叶斯原理

频率学派和贝叶斯学派 频率学派 贝叶斯学派 概率的定义 事件重复若干次后频率的极限 事件发生的不确定程度 判别方法 没有先验概率；要求事件是可重复的 有先验概率 描述不确定程度 置信区间或p值 后验概率 求解方法（测量全世界大学生的平均身高） 认为这是一个确定值，用

MLE MAP和贝叶斯公式理解

目录贝叶斯法则通俗解释贝叶斯公式参考 贝叶斯法则通俗解释 通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 贝叶斯公式 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系

[吴恩达团队自然语言处理第一课_1]分类:逻辑回归与朴素贝叶斯

监督学习与情感分析 Supervised ML(training) V维特征 出现为1，否则为0，得出V维向量 计数器 包含四个推文的Corpus（语料库） I am happy because I am learning NLP I am happy I am sad,I am not learning NLP I am sad 得到vocabulary I am happy because learning NLP sad not 已

全概率公式、贝叶斯公式

全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式，它将对一复杂事件A的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。 内容：如果事件B1、B2、B3…Bi构成一个完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集；并且P（Bi)大于0，则对任一事件A有 \[P(A)=P(A|B1)P(B1) + P(A|B2)P(B2

【机器学习原理】朴素贝叶斯分类算法

文章目录 一、朴素贝叶斯公式1. 从统计角度看分类问题2. 贝叶斯公式的基本思想贝叶斯的基本逻辑 3. 用贝叶斯公式进行选择贝叶斯版的预测未来 二、朴素贝叶斯分类的算法原理1. 朴素贝叶斯分类算法的基本思路朴素+贝叶斯 2.朴素贝叶斯分类算法的数学解析朴素贝叶斯的优化

R语言生态学JAGS模拟数据、线性回归、Cormack-Jolly-Seber (CJS) 模型拟合MCMC 估计动物存活率和可视化

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24721   原文出处：拓端数据部落公众号 本文，我通过两个种群生态学家可能感兴趣的例子来说明使用“JAGS”来模拟数据：首先是线性回归，其次是估计动物存活率（公式化为状态空间模型）。 最近，我一直在努力模拟来自复杂分层模型的数据。我现在正在使用 JAGS。

朴素贝叶斯（3）

通俗来说，贝叶斯是在计算概率值，而朴素贝叶斯假设先验数据类别均相互独立。 先验数据--建立已知数据及已知类别 测试数据--计算属于先验数据的条件概率，属于该类数据类别的概率越高则被预测为该类 训练部分代码： def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): # 样本数据集：trainMat

机器学习-朴素贝叶斯算法

联合概率：包括多个条件，且所有的条件都成立的概率：P(a, b) 条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 P(a | b) 相互独立：如果P(A , B) = P(A) * P(B)那么称事件A和事件B相互独立 贝叶斯公式： P(C | W) = P(W | C) * P(C) / P(W) 下面拿一个实例来举例子：（A,B,C分别