本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法，并对后者进行了详细的介绍，分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站
1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路：通过联合概率P(x,y)=P(x|y)P(y)建模，运用贝叶斯定理求解后验概率P(y|x)；将后验概率最大者对应的的类别作为预测类别。 分类方法
题目： 一个很有意思的概率推理题：三个犯人中只有一人被判了死刑，但只有狱卒知道真相。情景一：为了以防万一犯人甲请求狱卒把遗书交给犯人乙、丙中没有判死刑的那位，狱卒告诉犯人甲遗书给了乙；情景二：犯人甲问
本章主要介绍混合型朴素贝叶斯—— MergedNB 的实现。 首先是初始化： from b_NaiveBayes.Original.Basic import * from b_NaiveBayes.O
本章主要介绍连续型朴素贝叶斯—— GaussianNB 的实现。在有了实现离散型朴素贝叶斯的经验后，实现连续型朴素贝叶斯模型其实只是个触类旁通的活了。算法的叙述已经在这篇文章中进行过说明，下面就直接看
所谓的框架、自然是指三种朴素贝叶斯模型（离散、连续、混合）共性的抽象了。由于贝叶斯决策论就摆在那里、不难知道如下功能是通用的： 计算类别的先验概率 训练出一个能输出后验概率的决策函数 利用该决策函数进
前言 在今天给大家介绍一个研究工具： pomegranate。 它比其他软件包更加灵活，更快，直观易用，并且可以在多线程中并行完成。 The API 主要模型介绍 一般混合模型 隐马尔可夫模型 贝
