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  • 基于概率论的分类方法:朴素贝叶

    基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 1. 概述 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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,我们通过实例来讨论贝叶...

    LeviDing 评论0 收藏0
  • Naive Bayes(朴素贝叶

    Code: https://github.com/tmac1997/u... Naive Bayes Bayes theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示: $$ egin{align} P(A|B)=frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} end{align} ...

    Miracle 评论0 收藏0
  • 一文读懂贝叶推理问题:MCMC方法和变分推断

    ...学习时长20分钟或更长 图片来源:pexels.com/@lum3n-com-44775 贝叶斯推理(Bayesian inference)是统计学中的一个重要问题,也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如,用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配...

    msup 评论0 收藏0
  • 贝叶角度,看深度学习的属性和改进方法

    ...为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势,即具体从统计的解释和属性,从对优化和超参数调整更有效的算法,以及预测性能的解释这几个方面进一步阐述。同时,传...

    elliott_hu 评论0 收藏0
  • DeepMind 推出贝叶 RNN,语言建模和图说生成超越传统 RNN

    摘要在这项工作里,我们探讨了一种用于 RNN 的简单变分贝叶斯方案(straightforward variational Bayes scheme)。首先,我们表明了一个通过时间截断反向传播的简单变化,能够得出良好的质量不确定性估计和优越的正则化结果,在训...

    KunMinX 评论0 收藏0
  • 机器学习实战,使用朴素贝叶来做情感分析

    ...置置1,否则为0。 构成特征向量后,我选取的算法是朴素贝叶斯,关于其原理,可以查看我支持的专栏机器学习从入门到放弃之朴素贝叶斯。至于为什么选取朴素贝叶斯,很大一个原因是因为朴素贝叶斯在垃圾邮件分类上有不错...

    levinit 评论0 收藏0

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