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  • 铝电解生产过程中的知识具有跨领域、不确定、多源异构等特征,采用传统知识表示方法将导致组合爆炸、多义性、知识选择困难及...最后通过铝电解槽况判断的案例分析,验证了贝叶斯概率语义网模型的合理性、可行性和有效性.
  • 贝叶斯概率

    2021-05-18 06:36:15
    贝叶斯公式也称作逆全概率公式,我对贝叶斯概率公式的理解: 根据之前的经验,确定事件A是由事件B触发的,事件B有一个划分:B1、B2、...、Bn,每一个划分称作一个因素,每一个因素发生的概率P(Bi)是已知的。每一个...

    贝叶斯公式:事件Bi的概率为P(Bi),在事件Bi发生条件下事件A发生的概率为P(A│Bi),在事件A发生条件下事件Bi发生的的概率为P(Bi│A)。

    贝叶斯公式也称作逆全概率公式,我对贝叶斯概率公式的理解:

    根据之前的经验,确定事件A是由事件B触发的,事件B有一个划分:B1、B2、...、Bn,每一个划分称作一个因素,每一个因素发生的概率P(Bi)是已知的。每一个因素导致事件A发生的概率P(A|Bi)是已知的,把P(Bi)  和  P(A|Bi) 是根据以往的数据分析得到的,称作先验概率。

    贝叶斯公式用于推断在事件A发生的条件下,因素Bi发生的概率。

    举个例子,对以往数据分析结果表明,当机器调整得良好时,产品的合格率为98%,当机器发生某种故障时,其合格率为55%。每天早上机器开动时,机器调整良好的概率为95%。求已知某日早上第一件产品是合格品时,机器调整良好的概率是多少?

    分析过程:

    设A为事件:产生合格,B1为事件:机器调整良好,设B2为B1事件的对立事件,即:机器调整故障
    由题已知: P(A|B1)=98%, P(A|B2)=55%,P(B1)=95%, P(B2)=5%,
    由全概率公式可得:P(A) = P(A|B1) * P(B1) + P(A|B2)* P(B2)
    由贝叶斯公式可得,P(B1|A) = P(A|B1) * P (B1) / P(A)

    参考文档:

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  • 吉布斯采样matlab代码
  • 提出应用高斯有限混合模型与期望极大化算法对图像特征空间的数据进行聚类,采用信息理论准则(ITC)确定要分割的图像区域数目,用贝叶斯概率分割图像.整合这些技术可以实现图像自动分割,而且实验结果表明信息理论准则...
  • Matrix factorization is a fundamental problem that is often encountered in many computer vision and machine learning tasks. In recent years, enhancing the robustness of matrix factorization methods ...
  • 贝叶斯概率模型

    千次阅读 2020-07-18 13:18:02
    贝叶斯理论的思想,简单点讲就是要在已知条件的前提下,先设定一个假设,然后通过先验实验来更新这个概率。 工作流程 优点 1. 基于古典数学理论,分类效率稳定 2. 对缺失数据不敏感 3. 准确度高,速度快 4. 小...

    一、贝叶斯模型

    1. 思想
      贝叶斯理论的思想,简单点讲就是要在已知条件的前提下,先设定一个假设,然后通过先验实验来更新这个概率。在这里插入图片描述
    2. 工作流程

    在这里插入图片描述

    1. 优点
      1. 基于古典数学理论,分类效率稳定
      2. 对缺失数据不敏感
      3. 准确度高,速度快
      4. 小规模数据表现好
      5. 能处理多分类
      6. 增量训练,分批训练
    2. 缺点
      1. 依赖训练数据
      2. 属性不能相关
      3. 需要基于先验概率,假设出来的先验概率可能出错

    二、判别模型和生成模型

    1. 意义

      生成模型判别模型
      据山羊的特征,首先学习出一个山羊模型;然后根据绵羊的特征学习到绵羊模型。然后从某一直羊中提取特征,分别放到山羊模型和绵羊模型中,判断哪个模型输出的概率大,哪个概率大就是哪个类先从历史数据中学习到模型,然后通过提取这只羊的特征来预测这只羊是山羊的概率和绵羊的概率(即条件概率P(y

    三、基于最小风险贝叶斯决策理论

    1. 基于最小错误率
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    四、高斯判别分析模型

    https://blog.csdn.net/qq_24729325/article/details/91040183

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  • 这便是贝叶斯公式,其中条件概率P(B/A),P(A/B)称为后验概率概率P(A),P(B)称为先验概率。即我们在已知条件概率P(B/A)和概率P(A),P(B)的情况下,可以计算出条件概率P(A/B)。 由于已知公式: 将贝叶斯公式中的P(B...

    一、贝叶斯公式

    在学习概率图模型之前先要了解贝叶斯公式:
    在这里插入图片描述
    由公式(1),(2)可得:
    在这里插入图片描述
    这便是贝叶斯公式,其中条件概率P(A/B)称为后验概率,概率P(A),P(B)称为先验概率,条件概率P(B/A),称为似然函数。即我们在已知条件概率P(B/A)和概率P(A),P(B)的情况下,可以计算出条件概率P(A/B)。
    又由于已知公式:
    在这里插入图片描述
    将贝叶斯公式中的P(B)替换得:
    在这里插入图片描述
    这里列举一个应用贝叶斯概率公式进行建模的例子—朴素贝叶斯的文本分类:
    给定M封邮件,每个邮件被标记为垃圾邮件或者非垃圾邮件,给出第M+1封非标记邮件,求其是垃圾邮件的概率。
    朴素贝叶斯的基本假设:1、一个特征出现的概率,与其他特征(条件)独立(特征独立性);2、每个特征同等重要。
    分析:
    类别C:垃圾邮件C1,非垃圾邮件C2。词汇表,有两种建立方法:1、使用现成的单词词典;2、将所有邮件中出现的单词都统计出来,得到词典。记单词数目为N。将每个邮件M映射成维度为N的向量X:若单词Wi在邮件M中出现过,则xi=1,否则,xi=0。即邮件的向量化:M->(x1,x2,…,xN)。
    利用贝叶斯公式:P(C1/X)=P(X/C1)*P(C1)/P(X); P(C2/X)=P(X/C2)*P(C2)/P(X)。其中P(X/C)可以由给定的M封邮件统计得到。这样就可以根据第M+1封邮件中的单词情况来估计它为垃圾邮件或非垃圾邮件的概率。

    二、概率图模型

    概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论,结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。
    如下所示:
    在这里插入图片描述
    其中事件E可以影响事件R和事件A,事件B可以影响事件A,事件A又可以影响事件C。该图的联合概率P(E,B,R,A,C) 由下面公式可求得:
    在这里插入图片描述
    即所有父节点的先验概率,叶节点的后验概率相乘。我们只需要统计计算出概率P(E),P(B),P(R/E),P(A/E,B)和P(C/A),就可以得到联合概率了。
    求出一个概率图的联合概率密度以后,图上的任意一个先验概率和后验概率就都可以求得了。例如:

    在这里插入图片描述
    对应任何一个问题,我们都可以建立它的概率图模型,通过求出其联合概率就能计算出每个事件,每种情况下的概率是多少了。

    三、隐马尔科夫模型HMM

    隐马尔科夫模型是一种特殊的概率图模型。它认为t时刻的状态由t-1时刻的状态决定,t时刻的观测仅与t时刻的状态相关。如下图所示:
    在这里插入图片描述
    其中1,2,3表示3个时刻,X表示各个时刻的状态,Y表示各个时刻状态对外变现出的观测值。其中状态是隐形的,我们看不到;而观测值是显性的,我们能够看到。
    首先,像前面一样,计算其联合概率:
    在这里插入图片描述
    所以我们先得统计得到概率P(X1),P( X2/X1 ),P( Y1/X1 ),P( Y2/X2 ),P( X3/X2 )和P( Y3/X3 )。其中,P(Xt/Xt-1)称为状态转移概率,P(Yt/Xt)称为发射概率。为了计算简便,HMM认为P(Xt/Xt-1)=P(Xt-1/Xt-2)。HMM模型的目的是计算P(X3/Y1,Y2,Y3)的大小,计算分为预测和更新两个过程。
    预测:
    这里用到了公式P(AB/C)=P(A/BC)*P(B/C),预测的过程是得到P(Xt/Y1:t-1),计算如下:
    在这里插入图片描述
    其中第二步到第三步是因为状态Xt与Y1:t-1相互独立。求出最后结果P(Xt/Xt-1)是已知的,P(Xt-1/Y1:t-1)为一递归公式,递归到最后P(X1)已知,所以P(Xt/Y1:t-1)就能求出。
    更新:
    这个过程用到公式P(A/BC)=P(B/AC)P(A/C)/P(B/C),更新过程由P(Xt/Y1:t-1)得到最终的P(Xt/Y1:t),计算如下:
    在这里插入图片描述
    最后P(Yt/Xt),P(Xt/Y1:t-1)都是已知的,所有最终概率P(Xt/Y1:t)就可以计算出来了。

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  • 这是高斯贝叶斯进行概率估计的算法程序,简单实用,
  • 贝叶斯概率与频率派概率

    千次阅读 2018-05-24 19:46:33
    频率派概率从自然的角度出发,试图直接为事件本身建模,通俗点就是如果事件A独立试验中频率趋于极限p那么p就是该事件...设计确定性水平时,被称为贝叶斯概率贝叶斯概率强调强化自身,用自身预测概率来表示之中信任...

        频率派概率从自然的角度出发,试图直接为事件本身建模,通俗点就是如果事件A独立试验中频率趋于极限p那么p就是该事件的概率。与概率直接与事件发生的频率相联系,被称为频率派概率。


        贝叶斯概率就是想构建一套比较完备的框架来描述最能服务于理论推断这一目的的猜的过程,贝叶斯概率论为人的知识建模来定义概率概念。设计确定性水平时,被称为贝叶斯概率,贝叶斯概率强调强化自身,用自身预测概率来表示之中信任度。

        

    例子:

    频率派概率:在扑克牌游戏中抽出特定的牌,当我们说这种情况发生的概率为p,就意味着我们反复实验无限次,有p的比例会导致这样的结果。


    贝叶斯概率:一位医生诊断一位病人,并说这位病人患流感概率为40%,我们不能让病人有无穷多副本,我们用概率表示一种信任度,一种确定性水平。


    总结:频率派概率以频率为主体,贝叶斯概率以置信度为主体。


    参考:深度学习,百度百科

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  • 本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。书中...
  • 本文针对越南河江市及周边地区的浅层滑坡,提出了降雨阈值和贝叶斯概率模型。 该模型需要有关每日降雨的数据以及滑坡发生的实际日期。 认真研究数据库是本文的前提。 因此,仔细选择输入数据以确保研究的可靠结果。 ...
  • 贝叶斯概率图计算(1)

    千次阅读 2019-01-05 14:32:00
    选修计算智能,后期讲大的是贝叶斯概率模型,记录一下学习过程
  • 为了充分考虑降雨、径流预报的不确定性和降低水库发电调度模型的复杂性,采用贝叶斯概率水文预报系统(BFS)耦合降雨预报的不确定性和径流预报模型本身的不确定性来定量描述径流预报的不确定性,发布径流确定性预报、...
  • 前天上课上到贝叶斯概率,复习一下,理论参见:百度百科贝叶斯公式和wiki百科贝叶斯定理。 理论不难,重点是区分,前验概率,后验概率和条件概率。在这里举个例子帮助理解。 例子 三家工厂生产同一件产品的...
  • 人民邮电出版社 贝叶斯推断概率编程与贝叶斯方法配套源代码
  • 朴素贝叶斯概率方法

    2018-07-14 16:05:11
  • 通过三门问题解释贝叶斯概率

    千次阅读 2018-08-28 10:11:57
    贝叶斯概率与贝叶斯统计的基础,基本上是用来计算后验概率的公式  那么我们就来解决一下这个问题: 最开始的时候,我们对这三扇门之后有什么一无所知,所以我们最好的做法是公平对待三扇门,我们假设 为第n ...
  • 概率推理是进行数据分析的重要理论工具,利用专家经验值充分...以主观贝叶斯概率推理理论为依据,讨论了决策形式背景中条件属性与决策属性之间的关系,将推理方法推广到包含度的形式,得出了无需先验概率的包含度计算方法。
  • gems-bayesian 是一个用于贝叶斯概率过滤器的 C# 库,可用于将文本分类为好或坏的集合。 什么是贝叶斯过滤? 贝叶斯过滤是一种流行的统计技术,用于过滤电子邮件以检测垃圾邮件。 如果您将一组电子邮件分成两个不同...
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  • 一种基于贝叶斯概率诊断及药敏分析系统数据挖掘的设计.pdf
  • 基于贝叶斯概率预报的水库优化调度,李福贵,,本文研究水库系统基于贝叶斯概率预报下的优化调度。首先利用贝叶斯决策理论建立概率水文预报,以获得不确定度下的预报值;然后在
  • BOPP: 贝叶斯概率优化程序
  • 贝叶斯方法 概率编程与贝叶斯推断》的完整源代码, 作者:Cameron Davidson-Pilon 翻译:辛愿 钟黎 欧阳婷
  • 基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法.pdf
  • PRML 02 Introduction:贝叶斯概率

    千次阅读 2016-05-04 22:13:44
    主要讲解了贝叶斯概率与统计派概率的不同。 概率论,决策论,信息论(probability theory, decision theory, and information theory)是以后用到的三个重要工具,本节主要介绍概率论,这里的介绍还是结合前面的...
  • 为解决在网络应用中垃圾邮件占用大量网络资源,并威胁邮件系安全的问题,根据垃圾邮件体的特点,在对大量垃圾邮件进行统计分析的基础上,依据贝叶斯理论,研究了垃圾邮件关键词统计概率的分布规律,并提出了在...
  • 易被忽视的贝叶斯概率

    千次阅读 2016-11-07 11:28:36
    易被忽视的贝叶斯概率@(概率论)全概率是对事件进行划分,求的是总概率。贝叶斯是已知某事件发生,求是其中一件的概率。在前面我们列举过一个例子,讲村庄被偷的概率就是全概率,已知被偷,那么计算是哪个小偷偷的...
  • 贝叶斯概率逻辑在人工智能专家系统中的应用.pdf

空空如也

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