贝叶斯

贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单，分类准确率高，速度快。 由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法...

贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是一种用于优化黑盒函数的方法，它通过在每个迭代中选择最有可能提高目标函数值的点来逐步优化。该方法结合了贝叶斯推断和高斯过程回归，能够在较少的迭代次数下找到全局最优解。 贝叶斯优化的基本思想是通过建立目标函数的先验模型来指导搜索过程。在每次迭代中，贝叶斯优化使用历史观测结果来更新目标函数的后验模型，然后根据后验模型选择下一个点进行观测...

P(AB)=P(BA)*P(A)/P(B) 贝叶斯公式 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(AB)和P(BA)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B)=P(A)*P(BA)=P(B)*P(AB)。如上公式也可变形为：P(AB)=P(BA)*P(A)/P(B)。 贝叶斯法则通俗解释 通常，事件A在事件B(发生)的条件下的概率...