后验概率就是一种条件概率，但是与其它条件概率的不同之处在于，它限定了目标事件为隐变量取值，而其中的条件为观测结果。 一般的条件概率，条件和事件都可以是任意的。贝叶斯公式就是由先验概率求后验概率的公式 举例区分普通条件概率与后验概率的区别：1）那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故，那么我们想算一下堵车的概率，这个就叫做条件概率 。也就是P
# 机器学习后验的实现指南
在机器学习中，后验（Posterior）是一个重要的概念，尤其在贝叶斯学习框架下。后验是指在观察到数据后，对于模型参数的分布更新。在本篇文章中，我们将逐步实现机器学习中的后验计算。
## 流程步骤
以下是实现机器学习后验的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 机器学习中的先验与后验
## 介绍
机器学习是现代数据科学的重要领域，而理解先验和后验是掌握概率模型的关键。本篇文章将逐步教会你如何在机器学习中实现先验和后验的概念。我们将从基本的流程谈起，逐步深入具体的代码实现。
### 流程概述
以下是实现机器学习中先验与后验的基本流程：
| 步骤 | 描述
最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）概率估计注：阅读本文需要贝叶斯定理与最大似然估计的部分基础 最大后验（Maximum A Posteriori，MAP）估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计。它与Fisher的最（极）大似然估计（Maximum Likelihood，ML）方法相近，不同的是它扩充了优化的目标函数，其中融合了预估计量的先验分布信息，所以最大后验估
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2023-11-27 09:47:34
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# 如何理解机器学习中的最大后验概率
## 项目背景
在机器学习中，最大后验概率（MAP，Maximum A Posteriori）是一种基本的推断方法，它通过结合先验信息与观测数据来估计未知参数。与点估计方法不同，MAP不仅考虑观测样本，还考虑参数的先验分布，从而产生更为可靠的估计。该方法广泛应用于回归分析、分类问题及其他许多领域。
## 项目目标
本项目旨在实现一个简单的机器学习模型，
贝叶斯（BAYES）判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。所谓先验概率,就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。它是对先验概率修正后的结果。为什么是对一个新的实例进行分类的时候总是由其最大后验概率进行分类呢？后验概率最大化的含义：朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，这等价于期望
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2023-10-17 10:53:33
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1. 频率学派和贝叶斯派频率学派 认为世界是确定的。他们直接为事件本身建模，也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，那么这个值就是该事件的概率他们认为模型参数是个定值，希望通过类似解方程组的方式从数据中求得该未知数。这就是频率学派使用的参数估计方法-极大似然估计（MLE），这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。贝叶斯派 他们认为模型参数源自某种潜在分布，希望从数据中推
先验、后验、似然、置信的理解1. 贝叶斯公式2. 举例2.1. 下雨和乌云2.2. 机器人定位 1. 贝叶斯公式 公式中：后验概率（posterior） 所求的是事件 A 发生条件下事件 Bi 的概率为P(Bi│A)： 试验产生了结果A之后，再对结果发生的原因概率的新认识先验概率（prior） 原因事件 Bi 的概率为P(Bi)，结果发生原因的可能性大小似然（likelyhood） 事件 Bi
先验（A priori；又译：先天）在拉丁文中指“来自先前的东西”，或稍稍引申指“在经验之前”。近代西方传统中，认为先验指无需经验或先于经验获得的知识。它通常与后验知识相比较，后验意指“在经验之后”，需要经验。这一区分来自于中世纪逻辑所区分的两种论证，从原因到结果的论证称为“先验的”，而从结果到原因的论证称为“后验的”。先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式 中的，它往往作为“由因
机器学习中的先验、后验和似然
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2022-09-13 15:20:21
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贝叶斯定理：一个例子其实我们在之前介绍朴素贝叶斯分类器时就介绍过它，如果你有点忘了，这里就通过一个例子来帮你回忆一下。假设有一所学校，学生中60%是男生和40%是女生。女生穿裤子与裙子的数量相同；所有男生穿裤子。现在有一个观察者，随机从远处看到一名学生，因为很远，观察者只能看到该学生穿的是裤子，但不能从长相发型等其他方面推断被观察者的性别。那么该学生是女生的概率是多少？用事件 G&nbs
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2016-05-23 17:25:00
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简介 数学变换会追求所谓稀疏表示(sparse representation），即如何通过最小数量的系数尽可能更多的描述信号的能量。不同类型的信号，其在不同变换下系数的分布会不同。 信号稀疏表示的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号，可以获得信号更为简洁
import pandas as pd
import requests
import json
import hmac
import hashlib
import base64
import urllib
import time
class SecretRobot:
def __init__(self, secret='', webhook=''):
self.s
目前已有很多方法和技术用于构造分类模型，如决策树、神经网络、贝叶斯方法、Fisher线性分析(Fld)以及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)。基于超完备字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论，其采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数，为信号自适应的稀疏扩展提供了极大的灵活性。稀疏分解可以实现数据压缩的高效性，更重要的是可以利用字典的冗余特性捕捉信
引言如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项（或者是参数的先验分布），在一定程度上可以限制模型的复杂度，防止过拟合，但基函数的选择对模型的性能仍然起着决定性的作用。 上面说了那么大一段，就是想说
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2020-04-09 15:38:00
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从声音产生的机理分析，我们可肯定地讲，振动和噪声是相伴相随的一对难兄难弟，要解决噪声问题，首要先解决好振动问题。振动和噪声，是电机产品非常关键的两个性能指标，也是电机使用客户可以直接感知的质量性能，如果电机的振动性能不符合要求，会导致电机及被拖动设备发生运行的不平稳，乃至过早地发生机械故障；噪声，主要是对于环境的一种声音污染，是对于听觉的不良刺激。噪声大的电机会引发人的一种不适感，比如烦
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2023-10-05 14:53:00
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一、前言稀疏表示是自上世纪90年代开始，从人眼的视觉感受野获得启示，逐渐被人们所研究。现在已经发展为一种重要的信息表示方法。所谓稀疏表示是指，一个信号在过完备字典中，可以由少数个原子线性表达，其数学模型可以表达如下：这个数学模型解算是一个NP-hard问题，也就是说只能通过穷举去获得最优解，其时间复杂度很大，几乎无法获得其精确的解算。在这种情况下，我们常用贪婪算法去获得该模型的次最优解。本文介绍一
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2023-07-28 15:59:17
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机器学习词向量表示 1. 词向量的表示 对于语料库 \(V={w_1,w_2,w_3,...w_{|v|}}\) one-hot表示: \(w_1=[1,0,0,0,...]\) \(w_2=[0,1,0,0,...]\) 优点：解释性强 缺点： 通常词典中词的个数是非常多的，这将导致词向量的维度特 ...
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2021-10-15 13:46:00
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字符串：不可在原内存上修改一、集合1. 集合的主要功能：（1）去重：把一个列表变成集合，就自动去重了（2）关系测试：测试两组数据之间的交集、差集等。集合是无序的，所以也没有位置下标。2. 集合操作A.intersection(B) ——求交集，等价于A&BA.union(B)——求并集，等价于A|BA.difference(B)——求差集（A中有，B中无）等价于A-BA.iss
