机器学习课件 4.3 非参数贝叶斯与狄利克雷过程.pdf

《机器学习》课件第4章　采样与非参数贝叶斯方法.pdf 单个随机变量采样通过逆累积分布函数采样逆累积分布函数概率密度函数的累积分布函数（分位数函数）−1 的逆函数。=CDF( −1 采样~0,1)之后，通过CDF(映射到在= 0处增长较快，可以看出映射在= 0 处的概率较大。拒绝采样拒绝采样从一个已知的可以采样的概率密度函数出发，去解决另一个困难的概率密度函数的采样拒绝采样的原理可适应的拒绝采样构造方法重要性采样重要性采样近似计算目标期望拒绝采样是通过拒绝样本的方法来达到修改样本的分布方式，而重要性采样不会拒绝样本，而只是改变样本权值。 TheEnd 序列随机变量采样与马尔可夫链蒙特卡罗主讲人：李侃 MH算法生成均

2025-04-06 约3.2千字 19页立即下载

机器学习课件 8.2贝叶斯网络.pdf 贝叶斯网络 贝叶斯网络起源于贝叶斯统计学，是以概率论为基础的有向图模型。 贝叶斯网络是用来表示变量间概率依赖关系的有向无环图。表示随机变量，结点是对过程、事件、状态等实体的某些特征的描述有向边表示变量间的概率依赖关系两个重要给定一个结点的马尔可夫覆盖，结点与其非后代结点条件独立条件独立这个结点和网络所有其他结点性条件独立 贝叶斯网络在统计学、推荐系统、图像识别等领域具有广泛的应用价值。 贝叶斯网络 贝叶斯网络 贝叶斯网络N表示为N(G,) 其中GV,E，结点集，结点集， E{E,E,,E} 12m 表示结点关系的有向无环图，即贝叶斯网络结构；表示每个结点V在它父结点集p

2025-04-05 约2.73万字 76页立即下载

机器学习课件 4.4 狄利克雷过程的构造方式.pdf 狄利克雷过程的构造方式（1）波利亚坛子过程设随机变量Xi1，表示第i次取出的球是黑色，否则Xi 0。得到序列X1,...,Xn是可交换，下面的公式就是一个 x个白球 y个黑球可交换的示例：黑白球满足二项分布波利亚坛子过程：每次从坛子中随机取出一个球，并且观察球的颜色，放回被取出的球，并且放入一个和取出X1,...,Xn不独立，也不是马尔可夫过程，颜色序列的分布球颜色一样的球，然后重复这个过程只和黑球白球的数量有关，而和抽取黑球白球的顺序无关（2）折棍子过程 1.有限混合模型中不同2.狄利克雷过程混合满足狄利克雷分布分布的权重生成过程：模型样本生成过程: DP中的BaseMe

2025-04-04 约1.33千字 5页立即下载

《机器学习技术应用》课件——pro2_2_2 hyperopt贝叶斯高效优化参数.pptx 授课教师：;背景描述：;项目目标：;授课教师：;模块2:hyperopt贝叶斯高效优化参数;基于贝叶斯优化的支持向量机（SVM）模型构建;省时：几乎每次尝试都离最优解更近，避免无效实验。适应复杂问题：即使参数和目标的关系不明确（比如非线性、有噪声），也能找到规律。自动权衡风险：不会只钻牛角尖优化一个区域，也探索未知领域。 ;Hyperopt优化器是目前最通用的贝叶斯优化器之一，它集成了包括随机搜索、模拟退火和TPE（Tree-structuredParzenEstimatorApproach）等多种优化算法。相比于Bayes_opt，Hyperopt的是更先进、更现代、维护更好的优化器，也

2025-05-17 约小于1千字 10页立即下载

《数据挖掘与机器学习》课件6.1.1 朴素贝叶斯.pptx 8南宁职业技术学院 NCVTNANNINGCOLLEGEFORVOCATIONALTECHNOLOGY 厨数据挖掘与机器学习 DATAMININGA°NDMACHINELEARNING 构建运输车辆安全驾驶行为分析模型运输车辆安全驾驶行为分析——朴素贝叶斯、K近邻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。对于运输企业来说，安全意识和责任感的重要性不言而喻，这是是企业长期发展和稳定运营的必要因素。构建运输车辆安全驾驶行为分析模型能帮助企业更好地管理和监控运输车辆的安全性能。在本任务中将使用高斯朴素贝叶斯和多项式分布朴素贝叶斯构建运输车辆安全驾驶行为分析模型，探索、分析各

2025-02-16 约2.79千字 14页立即下载

《机器学习与Python实践》课件_06朴素贝叶斯.pptx 本章目录01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现 1.贝叶斯方法01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现 1.贝叶斯方法-背景知识先验概率：后验概率：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。??贝叶斯分类： ?联合概率：?1.贝叶斯方法-背景知识 1.贝叶斯方法贝叶斯公式后验概率似然度先验概率边际似然度?? 2.朴素贝叶斯原理01贝叶斯方法02朴素贝叶斯原理03朴素贝叶斯案例04朴素贝叶斯代码实现判别模型和生成模型判别模型（DiscriminativeModel)生成模型（Generat

2025-02-14 约2.77千字 29页立即下载

机器学习十大算法(9)：朴素贝叶斯.pdf

2018-11-06 约小于1千字 15页立即下载

一、非参数经验贝叶斯估计课件.PPT 第3.4节　经验贝叶斯估计 0、背景与意义一、非参数经验贝叶斯估计二、参数经验贝叶斯估计作业其贝叶斯风险为又因为则所以例6(p133 例4.12) 设总体X服从正态分布N(?,1), 其中参数?未知，而?服从标准正态布在N(0,1)，样本试求参数?的贝叶斯估计? 解平方损失下的贝叶斯估计为：而化简得例7(p134 例4.13) 设总体X服从均匀分布U(0,?), 其中参数?未知，而?服从pareto分布，其分布函数与密度函数分别为试求参数?的贝叶斯估计? 解根据定理4.6可知，绝对值损失对应的贝叶斯估计为后验分布的中位数,即则

2015-09-08 约2.35千字 56页立即下载

动态贝叶斯网络参数学习算法的一种加速.pdf 第28卷第8期增刊仪器仪表学报 VoL28No．8 2007年8月 ofScientificInstrument Aug．2007 ChineseJournal 动态贝叶斯网络参数学习算法的一种加速莫富强，王浩，姚宏亮 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009)

2017-08-09 约1.44万字 5页立即下载

贝叶斯网络参数的在线学习算法及应用剖析.doc 14;v’4v’ c’814;’4’ 第 H卷第 ;#期小型微型计算机系统 7.LH a7);# ##E年 ;#月 =IaI2=IJKcdcA*=c K81)##E 贝叶斯网络参数的在线学习算法及应用张少中’杨南海’王秀坤 :大连理工大学计算机科学与工程系’辽宁大连 ;;#$ 摘要!以 *= 算法为基础’在给定贝叶斯网络结构情况下’研究分析了 71-?@*= 算法并利用该算法对防洪决策贝叶斯网络进行在线参数学习’将该算法与 *= 算法的学习结果进行了比较分析’结果表明 71-?@*= 算法不但能够进行在线参数学习’而且也具有较高

2017-01-19 约1.03万字 7页立即下载

6 贝叶斯网络学习.pptx 从数据中学习贝叶斯网络 Anders L. Madsen HUGIN EXPERT A/S March 2012 大纲 贝叶斯网络的构建 参数学习 序列学习结构学习 2 从数据中学习贝叶斯网络 贝叶斯网络包含了一个图形结构(DAG)和一组条件概率表(CPTs -参数) 贝叶斯网络的构建是作为一个劳动密集型知识获取工具这种够构造可以是自动或半自动的(根据数据库中的案例和专家知识) 学习结构框架学习一批概率事件学习连续概率 3 学习一个贝叶斯网络诱导结构的图形表示数据和专家知识的融合估算参量数据和专家知识的融合 4 胸部诊所呼吸短促(D)可能是由于肺结核（T）、肺癌（L）、支气

2017-05-27 约3.17千字 32页立即下载

第6章贝叶斯学习.ppt 第6章 贝叶斯学习贝叶斯法则给定训练数据集D，确定假设空间H中的最佳假设什么是最佳假设？在给定数据集D的基础上，H中不同假设里发生概率最大（最可能发生）的一个 贝叶斯法则可以通过直接计算找到这种最可能性 贝叶斯公式 P(h)：h的先验概率(prior probability)，反映了事先拥有的关于h的背景知识 P(D)：得到的训练数据D的先验概率 P(D|h)：若h成立，则观察到D的概率 P(h|D)：给定训练数据D时，h成立的概率公式分析 P(h|D)称为后验概率，相对于先验概率如果D独立于h时被观察到的可能性越大，那么D对h的支持度也越小如果h的先验概率越大，则在数据D的

2017-02-23 约2.57千字 28页立即下载

(机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器.docx 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器关于朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算

2017-01-25 约1.28万字 17页立即下载

机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器.docx 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器关于朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法是一个直观的方法，使用每个属性归属于某个类的概率来做预测。你可以使用这种监督性学习方法，对一个预测性建模问题进行概率建模。给定一个类，朴素贝叶斯假设每个属性归属于此类的概率独立于其余所有属性，从而简化了概率的计算。这种强假定产生了一个快速、有效的方法。给定一个属性值，其属于某个类的概率叫做条件概率。对于一个给定的类值，将每个属性的条件概率相乘，便得到一个数据样本属于某个类的概率。我们可以通过计算样本归属于每个类的概率，然后选择具有最高概率的类来做预测。通常，我们使用分类数据来描述朴素贝叶斯，因为这样容易通过比率来描述、计算

2016-08-15 约1.27万字 15页立即下载

非参数模型平均在贝叶斯优化中的应用.pdf 摘要近年来贝叶斯优化在求解黑盒优化问题中应用越来越广泛，已成为超参数优化的主流方法。贝叶斯优化由目标函数的概率代理模型和决定下一采样点的采集函数组成。它做为一种黑盒优化方法，其表现非常依赖于概率代理模型对目标函数的准确估计，而目标函数的形式非常复杂且未知，所以建立合适的代理模型拟合目标函数是非常重要且关键的。本文中的概率代理模型使用高斯过程回归，采集函数使用期望提升方法。由于贝叶斯优化是一种非常具有探索性的全局优化算法，使得算法难以有高效且精确的表现，于是我们将模型平均的稳

2024-12-19 约9.17万字 51页立即下载

机器学习 课件 4.3 非参数贝叶斯与狄利克雷过程.pdf

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