在統計學中，通常不會明確地為所有的現有經驗附加條件，因為它是可以假設的。出于這個原因，在本書中，我們不會在這種情況下單獨增加變量。然而在貝葉斯分析中，我們必須記住，我們對這個世界的理解總是以自己在這個世界上的經驗為條件的。
2023-10-18 10:51:56
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電子發燒友網站提供《PyTorch教程22.9之樸素貝葉斯.pdf》資料免費下載
2023-06-06 09:22:30
0 其實從直觀角度來解釋，每棵決策樹都是一個分類器（假設現在針對的是分類問題），那么對于一個輸入樣本，N棵樹會有N個分類結果。而隨機森林集成了所有的分類投票結果，將投票次數最多的類別指定為最終的輸出，這就是一種最簡單的 Bagging 思想。
2023-05-15 09:46:501115 
在眾多機器學習分類算法中，本篇我們提到的樸素貝葉斯模型，和其他絕大多數分類算法都不同，也是很重要的模型之一。
2023-01-16 10:11:21842 
有用labview做貝葉斯網絡進行故障診斷的朋友嗎？我雖然有些labview基礎,但對貝葉斯網絡、故障診斷是剛開始學，有的話多指導啊，共同進步！
2012-03-10 19:26:38
樸素貝葉斯（ NB ）是一種簡單但功能強大的概率分類技術，具有良好的并行性，可以擴展到大規模數據集。
2022-10-10 14:50:41663 
簡述對貝葉斯公式的基本理解
2021-10-18 10:01:460 。 雖然這個簡化方式在一定程度上降低了貝葉斯分類算法的分類效果，但是在實際的應用場景中，極大地簡化了貝葉斯方法的復雜性。 樸素貝葉斯分類常用于文本分類，尤其是對于英文等語言來說，分類效果很好。它常用于垃圾文
2021-10-02 17:14:008129 貝葉斯統計為你提供了在新數據的證據中更新你的評估工具，這是一個在許多現實世界場景中常見的概念，如跟蹤大流行病，預測經濟趨勢，或預測氣候變化。
2021-06-23 17:52:412814 
為準確評估計算機網絡的脆弱性，結合貝葉斯網絡與攻擊圖提出一種新的評估算法。構建攻擊圖模型RSAG，在消除攻擊圖中環路的基礎上，將模型轉換成貝葉斯網絡攻擊圖模型BNAG，引人節點攻擊難度和節點狀態變遷
2021-06-11 14:23:279 為提高疼痛表情的識別準確性，將約束局部神經域（CLNF）模型和貝葉斯網絡（BN）模型相結合，提出一種疼痛表情識別方法。利用CLNF模型獲取疼痛表情的關鍵特征點，在此基礎上得到攜帶大量疼痛信息的面部
2021-06-03 11:08:3111 樸素貝葉斯（NB）算法應用于文本分類時具有簡單性和高效性，但算法中屬性獨立性與重要性一致的假設，使其在精確度方面存在瓶頸。針對該問題，提出一種基于泊松分布的特征加權NB文本分類算法。結合泊松分布模型
2021-05-28 11:30:244 數據的貝葉斯網絡分析模型，得到不同條件下航班延誤情況的概率分布;以動態貝葉斯網絡（ Dynamic Bayesian Networks，DBN推理為主要建模方法，研究了動態貝葉斯網絡推理和仿真過程，提岀了一種用于構建航班延誤預測模型的新方法建立了實
2021-04-26 15:30:483 今天想談的問題是：什么是貝葉斯優化/Bayesian Optimization，基本用法是什么？ 本文的定位是：幫助未接觸、僅聽說過、初次接觸貝葉斯優化的小白們一文看懂什么是貝葉斯優化和基本用法
2021-04-09 11:26:4113957 
為全面、準確地分析既定網絡的安全態勢并給出態勢等級評定，提出一種基于貝葉斯方法的網絡安全態勢感知混合模型。對既定網絡環境中收集到的態勢指標數據進行離散化預處理，利用不同的評價方法建立相應的態勢指標
2021-04-01 11:11:5519 分類問題是數據挖掘和機器學習領域硏究的重點問題，貝葉斯網絡模型因其簡單髙效的特點而廣泛應用于分類問題。一依賴估測器（ODE）模型作為半監督學習貝葉斯網絡模型中的經典模型，受到研究人員的廣泛關注。現有
2021-03-17 15:05:1012 的互信息特征選擇算法，從而實現更高效的特征降維。針對樸素貝葉斯分類算法的獨立性假設問題，在樸素貝葉斯分類時使用改進互信息值進行特征加權，消除部分樸素貝葉斯條件獨立性假設對郵件分類的不利影響。實驗結果表明，相
2021-03-16 10:15:1612 貝葉斯優化是機器學習超參數優化的常用技術之一，本文不會使用艱深的數學論證，而是通過簡單的術語帶你領略貝葉斯優化之美。 假設有一個函數 f（x）。其計算成本很高，它不一定是分析表達式，而且你不知道它
2020-10-12 15:34:111660 
互聯網中存在的內部威脅具有隱蔽性高、難以管理等特點。為此，建立一種針對內部威脅的貝葉斯網絡攻擊圖（ＢＮＡＧ）模型。將攻擊者在攻擊過程中的行為作為研究對象，以行為在其動作期間的資源指向為基礎，通過
2020-07-27 16:52:528 為了實現非結構化道路檢測與障礙物的識別，提出了一種基于最小錯誤率貝葉斯決策與 Hough變換相結合的非結構化道路檢測與障礙物識別算法。算法首先將Otsu多閾值理論引入到最小錯誤率貝葉斯決策中并進
2020-07-06 17:45:587 針對室內WiFi和藍牙單獨定位時信標覆蓋有限以及定位精度較低的問題，提出一種基于WiFi與藍牙定位數據的優化貝葉斯融合定位算法。利用高斯核函數對WiFi及藍牙單獨定位結果處理后作為先驗樣本信息，通過
2020-07-06 11:17:2231 數學是個奇妙的東西，可以把生活中的一切量化。人生也是個奇妙的東西，起起伏伏，好比一個高斯分布函數。今天就結合一些人生的感悟聊聊貝葉斯超參優化
2020-07-06 10:34:183901 樸素貝葉斯方法是一組基于貝葉斯定理的監督學習算法，在給定類變量值的情況下，樸素假設每對特征之間存在條件獨立性。下面我將介紹幾種樸素貝葉斯的方法。
2019-05-06 09:29:449020 本文檔的主要內容詳細介紹的是一個簡單的偽貝葉斯垃圾郵件過濾主程序資料免費下載。
2019-04-10 08:00:000 針對傳統文本分類算法在面對日益增多的海量文本數據時效率低下的問題，論文在Spark計算框架上設計并實現了一種并行化樸素貝葉斯文本分類器，并著重介紹了基于Spark計算框架的文本分類實現過程。實驗階段
2018-12-18 14:19:573 大型機械設備安裝過程復雜、繁瑣，要求密閉的區域常常出現泄漏，傳統檢測泄漏的方法效率低，成本高，針對這一難題，本文提出一種基于貝葉斯判別準則的機械設備安裝泄露區域全自動檢測方法，利用貝葉斯理論推導
2018-11-16 17:17:1414 為解決現有標簽數量估計算法中估計精度與復雜度之間的矛盾，在分析比較現有算法的基礎上，提出一種基于序貫線性貝葉斯的射頻識別（ RFID）標簽數量估計算法。首先，基于線性貝葉斯理論，充分利用空閑、成功
2018-11-16 15:37:306 這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程序設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對于一個計算機專業的人士，應當熟悉其應用在諸如機器翻譯，語音識別，垃圾郵件檢測等常見的計算機問題領域。
2018-09-04 08:00:009 為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解，為大家整理過一篇關于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統計的一個實踐案例。通項目實踐達到學以致用的目的，相信大家對貝葉斯統計的理解和掌握都可以更深入，提煉出更精煉的內容。
2018-07-16 17:15:3213518 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，是經典的機器學習算法之一，處理很多問題時直接又高效，因此在很多領域有著廣泛的應用，如垃圾郵件過濾、文本分類等。也是學習研究自然語言處理問題的一個很好的切入口。
2018-07-01 08:37:3933612 
不論是學習概率統計還是機器學習的過程中，貝葉斯總是是繞不過去的一道坎，大部分人在學習的時候都是在強行地背公式和套用方法，沒有真正去理解其牛逼的思想內涵
2018-06-11 08:51:296295 
學習過概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領域內有著無與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。人工智能之機器學習中最為廣泛的兩種分類模型是1）決策樹模型（Decision Tree Model）和2） 樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model）。
2018-05-29 09:01:00636 目前的多數故事線挖掘研究側重新聞文獻和事件的相似性分析，忽略了故事線的結構化表述及新聞具有的延時性，無法直觀地從模型結果看出不同新聞話題的發展過程。為此，提出一種基于貝葉斯網絡的無監督故事線挖掘算法
2018-04-24 14:51:3218 針對在文本分類中先驗概率的計算比較費時而且對分類效果影響不大、后驗概率的精度損失影響分類準確率的現象，對經典樸素貝葉斯分類算法進行了改進，提出了一種先抑后揚（抑制先驗概率的作用，擴大后驗概率
2018-03-05 11:19:590 貝葉斯分類算法是統計學的一種分類方法，其分類原理就是利用貝葉斯公式根據某對象的先驗概率計算出其后驗概率，然后選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。 之所以稱之為樸素，是因為貝葉斯分類只做最原始
2018-02-28 10:17:252 本文介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2018-02-03 14:37:014751 
怎樣通俗易懂地解釋貝葉斯網絡和它的應用？詳情請看下文。貝葉斯網絡是一個用嚴格的數學方法來模擬一個世界的方法，是靈活的，適應于任何你擁有的知識程度的方法，同時也是計算效率的方法。
2018-02-02 16:09:163603 
前言 大家經常看到的貝葉斯公式（Bayes）是寫成如下圖的形式，通常以P（A|B），P（B|A）的形式表示，雖然數學上看著簡單，那到底A，B是什么意思，應該怎么去理解呢，然后怎么運用于實際情況呢
2018-02-02 14:13:062885 
來描述變量之間的相互關系。隨著近年來信息科技的發展，貝a斯網絡被廣泛應用于各領域，如工業生產應用、金融預測分析、計算機系統、生物信息處理等。 在引入最大信息系數的基礎上，提出一種改進的貝葉斯網絡結構學習算法。在給定數據集的條件下，基
2018-01-30 17:48:190 針對CLINK算法在路由改變時擁塞鏈路推理性能下降的問題，建立一種變結構離散動態貝葉斯網模型，通過引入馬爾可夫性及時齊性假設簡化該模型，并基于簡化模型提出一種IP網絡擁塞鏈路推理算法（VSDDB
2018-01-16 18:46:260 方法。首先，結合軟件缺陷研究領域與克隆演化領域的相關研究成果，提出了兩大類表征克隆代碼信息的特征，分別是靜態特征和演化特征；其次，通過貝葉斯網絡核心算法來構建克隆有害性預測模型；最后，預測有害克隆代碼發生
2017-12-26 16:32:330 本文主要介紹了4 種應用比較普遍的的機器學習算法，但是機器學習算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法，發源于古典數學理論，擁有穩定的數學基礎和分類效率。
2017-12-26 14:45:0225949 基于模式的貝葉斯分類模型是解決數據挖掘領域分類問題的一種有效方法，然而，大多數基于模式的貝葉斯分類器只考慮模式在目標類數據集中的支持度，而忽略了模式在對立類數據集合中的支持度．此外。對于高速動態變化
2017-12-25 14:51:350 針對二元關聯法（BR）未考慮標簽之間相關性，容易造成分類器輸出在訓練集中不存在或次數較少標簽的不足，提出了基于貝葉斯模型的多標簽分類算法（ MLBM）和馬爾可夫型多標簽分類算法（MMLBM）。首先
2017-12-25 13:50:051 受到關注。通過改進詞頻一逆文檔頻率（ TF-IDF），考慮到詞條在類間和類內出現情況對文本分類的影響，提出一種基于軟件錯誤報告數據集的改進多項式樸素貝葉斯算法，同時在Hadoop平臺下使用MapReduce計算模型實現該算法的分布式版本
2017-12-18 11:25:560 針對航班保障服務時間估計的問題，考慮到航班保障服務流程的特殊性、復雜性以及影響因素的不確定性，提出了一種基于貝葉斯網絡（BN）的航班保障服務時間估計模型。該模型把航空領域的專家知識與歷史數據的機器
2017-12-07 14:28:190 針對馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法普遍存在的迭代收斂性問題，在具有空間平滑約束的高斯混合模型條件上提出改進空間約束貝葉斯網絡模型并在圖像分割領域進行具體應用。所提模型應用隱狄利克雷分布（ LDA）概率密度
2017-12-05 17:55:551 針對類屬型數據聚類中對象間距離函數定義的困難問題，提出一種基于貝葉斯概率估計的類屬數據聚類算法。首先，提出一種屬性加權的概率模型，在這個模型中每個類屬屬性被賦予一個反映其重要性的權重；其次，經過貝葉
2017-12-04 16:42:240 社交網絡評論文本存在評論主題缺失或情感特征缺失的問題，無法保證觀點檢測的性能，對此提出了建立實體情感演化貝葉斯置信網的方法。通過提取名詞、動賓短語、動名詞復合型定中結構短語三種域相關實體，提取域相關
2017-12-03 11:41:450 針對主成分分析一貝葉斯判別法（ PCA-BDA）僅支持安全評價但不能發現危險因素的問題，引入屬性重要度的概念，提出一種改進的PCA-BDA算法，并將其應用于石油鉆井安全評價。首先，使用原始
2017-12-01 16:45:461 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類方法。最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型（Decision Tree Model）和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和決策樹模型相比，樸素貝葉斯分類器
2017-11-30 17:11:342945 
應用貝葉斯網絡分類器進行分類主要分成兩階段。第一階段是貝葉斯網絡分類器的學習，即從樣本數據中構造分類器，包括結構學習和CPT 學習；第二階段是貝葉斯網絡分類器的推理，即計算類結點的條件概率，對分類數據進行分類。
2017-11-30 16:26:3226015 
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。在具有模式的完整統計知識條件下，按照貝葉斯決策理論進行設計的一種最優分類器。
2017-11-30 16:12:3011062 
貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率，即該對象屬于某一類的概率，選擇具有最大后驗概率的類作為該對象所屬的類。貝葉斯分類器的分類原理是通過某對象的先驗概率，利用貝葉斯公式計算出其后驗概率
2017-11-30 15:53:392557 
今天介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因為這些分類器的輸出只有0 或者 1，樸素貝葉斯
2017-11-25 12:49:071221 
，以及空間飛行系統的高速機動性，無線信道傳輸質量會發生動態的變化，一般的壓縮算法無法很好地適應這種時變特性。為此，提出一種基于動態貝葉斯網絡的健壯報頭壓縮算法DBROHC。DBROHC根據解壓端離散的歷史丟包觀測序列，動態調整
2017-11-23 16:58:5413 Android系統手機取證的電子證據進行相應的數據分析，能更方便和直觀的發現手機信息中的重點與需要關注的目標對象。在本文中應用了樸素貝葉斯分類算法對數據中各聯系人進行分類，而樸素貝葉斯分類算法的條件獨立性假設是非常苛刻的，很難
2017-11-23 16:34:300 K-modes算法中原有的分類變量間距離度量方法無法體現屬性值之間差異，對此提出了一種基于樸素貝葉斯分類器中間運算結果的距離度量。該度量構建代表分類變量的特征向量并計算向量間的歐氏距離作為變量間
2017-11-23 14:18:510 為了在降低資源能耗和帶寬占用情況下，提高無線傳感器網絡WSNs移動目標定位跟蹤的精度，提出了基于KullbackLeibler分歧的變分濾波的WSNs貝葉斯移動目標定位跟蹤算法。首先，利用高斯
2017-11-17 14:57:202 偏差和方差與模型復雜度的關系使用下圖更加明了： 當模型復雜度上升的時候，偏差會逐漸變小，而方差會逐漸變大。 常見算法優缺點 1.樸素貝葉斯 樸素貝葉斯屬于生成式模型（關于生成模型和判別式模型，主要
2017-09-29 16:18:197 貝葉斯網絡
2017-03-31 10:40:172 基于貝葉斯網絡的WSNs鏈路質量評估機制研究_劉松
2017-03-19 19:11:450 基于模糊貝葉斯網絡的叉裝車制動系統故障診斷研究_何友奇
2017-03-04 18:01:310 基于改進樸素貝葉斯的入侵檢測方法_孫程
2017-02-27 19:07:370 基于變量分組貝葉斯網絡的安全態勢評估方法_董博
2017-02-27 19:02:570 結合非線性頻譜與貝葉斯網絡的復雜裝備傳動系統故障診斷_張家良
2017-01-07 17:01:100 基于貝葉斯壓縮感知理論的超寬帶通信信道估計_王蔚東
2017-01-07 16:00:430 基于貝葉斯網絡的智能變電站風險關聯模型_曲朝陽
2016-12-16 15:48:480 貝葉斯 是基于概率的一種算法，是Thomas Bayes：一位偉大的數學大師所創建的。貝葉斯理論假設：如果事件的結果不確定，那么量化它的唯一方法就是事件的發生概率。如果過去試驗中事
2011-06-01 17:58:3946 采用貝葉斯分類研究肌肉動作模式識別方法
提出了一種結合AR 模型和貝葉斯分類的肌電信號動作模式識別方法。首先將采集到的肌電信號進行預處理,提取AR 系數作為
2010-02-22 16:11:3325 由于故障樹分析方法在可靠性分析中存在局限性,研究貝葉斯網絡在可靠性分析中的應用,給出了故障樹向貝葉斯網絡轉化的方法,以及基于貝葉斯網絡求解頂事件發生概率的算法.最后
2010-02-21 10:24:2114 提出了融合2DPCA 和貝葉斯的人臉識別方法。首先用2DPCA 方法進行識別，選擇得分前10 名的圖像作為候選圖像，然后對候選圖像和測試圖像進行小波分解，對得到的高頻與低頻子圖并
2010-01-22 15:38:404 根據電磁態勢估計原理，建立含連續值結點和離散值結點的混合貝葉斯網絡模型，對一級融合的輸出數據進行二級處理，估計干擾前后單架飛機對單個保護目標的威脅的變化情況
2010-01-18 11:45:156 為了提高最小二乘支持向量機的魯棒性，介紹了加權最小二乘支持向量機，給出了確定加權向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權LS-SVM參數的優化方法，利用它建立了
2010-01-09 14:02:009 ITU-TG.729算法及其實時實現
G.729編解碼算法,實時實現的G.729系統的軟件設計和硬件設計。在ADSP-2181上實現的G.729編解碼器,已經通過了ITU-T G.729的全
2009-12-08 14:55:041044 
近幾年來，貝葉斯網絡已成為數據挖掘和知識發現中的一個主要工具，在分類、聚類、預測和規則推導等方面取得了良好的應用效果。從歷史數據中學習貝葉斯網絡可采用基于依賴
2009-10-22 20:46:50943 
先驗概率和代價函數均模糊時基于貝葉斯最小風險準則的分布式決策融合
當先驗概率和代價函數均為梯形模糊數時，在貝葉斯最小風險準則意義下，研究了在融合中心
2009-10-21 21:57:501382 針對互聯網上垃圾郵件給用戶帶來種種困擾的問題，本文提出了一種基于貝葉斯最小風險分類方法的郵件過濾系統。本方法通過設置損失代價函數，在過濾大部分垃圾郵件的同時
2009-09-09 15:08:1413 氨基酸含量是影響蛋白質耐熱性的主要因素。本文以氨基酸含量為特征向量，研究了貝葉斯方法預測蛋白質耐熱性的準確度。結果表明，基于貝葉斯方法的局部預測率和全局預
2009-08-15 10:50:4910 貝葉斯網絡是以概率理論為基礎的不確定知識表示模型，貝葉斯網絡推理的目的是得到隨機變量的概率分布。目前，最流行的推理算法是聯合樹算法，它的主要思想是將貝葉斯網絡
2009-08-15 09:34:1637 本文針對垃圾郵件過濾問題，結合中文自身的特點，把廣泛適用于英文文本和郵件分類的樸素貝葉斯過濾方法應用在垃圾郵件網關郵件過濾層；把信息增益修剪方法經過改進作為中
2009-08-14 14:28:0817 提出了融合小波和貝葉斯的人臉識別方法。對原始圖像采用小波分解后，原始圖像被分解到不同的頻帶上。利用小波理論分析可知，在每一級分解中，低頻子圖像包含了原始圖像
2009-07-15 10:30:1010 匹配引擎不是簡單的搜索，而是全新的深層次信息挖掘。該文構建一種基于貝葉斯網絡模型的匹配引擎。項目需求中有4種類型的節點集合，通過建模，設計一個4層貝葉斯網絡，主要
2009-04-17 09:29:1921 針對金融機構操縱風險具有構成復雜、涉及諸多復雜因素、難以結構化、缺少歷史數據等特點，將貝葉斯網絡技術引入銀行操作風險建模。銀行操作風險是由不完善的或有問題的內
2009-04-16 10:37:5316 針對軟件項目面臨失敗風險的問題，提出一種新的軟件風險評估模型，采用貝葉斯網絡推理風險發生的概率，用模糊語言評估風險后果與損失的方法。實踐證明，通過應用基于貝葉
2009-04-10 09:35:0524 航空航天對地觀測系統利用遙感數據獲取地表信息的過程中，存在數據誤差造成的不確定性和成像時間限制造成的不完整性。針對上述問題該文開發了一款以貝葉斯網絡及其相關算
2009-04-06 08:37:198 基于應變模態和貝葉斯方法的桿件損傷識別 提出了一種基于空間桿系結構應變模態和貝葉斯統計方法的損傷識別方法。對于空間桿系結構,認為其桿件只承受軸向應力,因此,由節
2008-10-24 15:02:4715
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