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机器学习笔记之高斯网络——高斯贝叶斯网络引言回顾高斯网络贝叶斯网络：因子分解高斯贝叶斯网络：因子分解引言上一节介绍了高斯网络及其条件独立性，本节将介绍高斯贝叶斯网络。回顾高斯网络高斯网络最核心的特点是：随机变量集合中的随机变量均是连续型随机变量，并且均服从高斯分布：已知某随机变量集合X\mathcalXX中包含ppp个特征，整个高斯网络中所有结点的联合概率分布服从多元高斯分布：X=(x1,x2,⋯ ,xp)TP(X)=1(2π)p2∣Σ∣12exp[−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)]\begin{aligned}\mathcalX&=(x_1,x_2,\cdots,x_p)^T\\\mat
一、TL;DL条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件B同时发生的概率等于在发生A的条件下B发生的概率乘以A的概率。贝叶斯公式：由条件概率公式推导出P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A)全概率公式：假设B是由相互独立的事件组成的概率空间{B1,b2，...bn}，P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+..P(A|Bn)P(Bn)两个事件的独立性：意味着P(A|B)=P(A)；P(AB)=P(A|B)P(B)=P(A)P(B)结合全概率公式后，贝叶斯公式：常常把P(Bi|A)称作后验概率（Posterior），而P(A|
目录1.作者介绍2.理论知识介绍2.1算法介绍2.2数据集介绍3.实验代码及结果3.1数据集下载3.2实验代码3.2实验结果1.作者介绍王炜鑫，男，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生研究方向：小型无人直升机模型辨识电子邮件：446646741@qq.com刘帅波，男，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：1461004501@qq.com2.理论知识介绍2.1算法介绍NaiveBayes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
目录1.作者介绍2.理论知识介绍2.1算法介绍2.2数据集介绍3.实验代码及结果3.1数据集下载3.2实验代码3.2实验结果1.作者介绍王炜鑫，男，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生研究方向：小型无人直升机模型辨识电子邮件：446646741@qq.com刘帅波，男，西安工程大学电子信息学院，2021级研究生，张宏伟人工智能课题组研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：1461004501@qq.com2.理论知识介绍2.1算法介绍NaiveBayes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
在开始我们对贝叶斯定理的理解之前我们需要引入一些概念即:先验概率(prior)：考虑新证据前假设成立的可能性P(H);似然概率(likelihood):提供证据P(E)对假设进行修正限制；后验概率(posterior)：在证据真的情况下假设成立的概率P(H|E)；本文的核心思想即论证新证据无法决定你的想法，而是不断做出更新。公式推导不妨先思考一下下面这个问题：已知某流行病α的发病率为0.04％，患者参与检测出阳性的概率为99％，检测出为阴性的概率为1％；健康的人参与检测出阴性的概率为99.9％，检测出为阳性的概率为0.1％。那么在已知小明检测结果为阳性的情况下他真的患病的概率有多大？
文章目录概率和随机变量1.概率1.1相对频率定义1.2公理化定义2.离散随机变量2.1联合概率和条件概率2.2贝叶斯定理3.连续随机变量概率和随机变量随机变量x是一个变化的量，它的变化是由于偶然/随机性引起的。可以将随机变量看成一个函数，它由实验结果赋值。例如：在抛硬币的实验中把正面朝上定义为x1=0,反面朝上为x2=1。一般用小写字母表示随机变量，如x\textxx。一旦试验完成，它的取值就用斜体的xxx表示。如果一个随机变量的值是离散的，就用一组概率来描述它，如果它的值位于实轴（不可数无限集）的一个区间内，就用概率密度函数（PDF）来表示。1.概率1.1相对频率定义事件A的概率P(A)是极
朴素贝叶斯算法1朴素贝叶斯介绍2贝叶斯公式3拉普拉斯平滑系数4朴素贝叶斯api使用5朴素贝叶斯算法总结5.1朴素贝叶斯优缺点5.2朴素贝叶斯疑难点5.3与逻辑回归的区别1朴素贝叶斯介绍朴素贝叶斯是一种分类算法，经常被用于文本分类，它的输出结果是某个样本属于某个类别的概率。2贝叶斯公式概率基础复习联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：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记作：P(A|B)相互独立：如果P(A,B)=P(A)P(B)，则称事件A与事件B相互独立下面通过一个案例“判断女神对你的喜欢情况”来理解这个公式问题如下：女神喜欢的概率？职业是
文章目录概率联合概率条件概率全概率公式贝叶斯公式过年了，作为水果店老板的我们，一共进了三种水果，其中：西瓜：50个香蕉：30个橙子：20个为了方便顾客挑选，放在如下的格子里，每个格子放一个水果，总共100个概率现在有一人前来买水果，那么可以算出他买某种水果的概率：西瓜：P(A1)=50/100=0.5P(A_1)=50/100=0.5P(A1)=50/100=0.5香蕉：P(A2)=30/100=0.3P(A_2)=30/100=0.3P(A2)=30/100=0.3橙子：P(A3)=20/100=0.2P(A_3)=20/100=0.2P(A3)=20/100=0.2我们统计下买某种水
