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在TensorFlow概率中，与贝叶斯层的损失属性相关的损失是什么？

在TensorFlow概率中，与贝叶斯层的损失属性相关的损失是负对数似然损失（Negative Log-Likelihood Loss）。负对数似然损失是一种常用的损失函数，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。在贝叶斯推断中，负对数似然损失用于最大化后验概率，即最大化模型对观测数据的拟合程度。

负对数似然损失可以通过计算模型预测结果的概率分布与真实标签的概率分布之间的交叉熵来得到。交叉熵是一种衡量两个概率分布之间差异的指标，通过最小化交叉熵可以使模型的预测结果更接近真实标签。

负对数似然损失在贝叶斯层中的应用可以帮助模型进行概率建模和不确定性估计。通过使用贝叶斯层，可以对模型的参数引入先验分布，并通过最小化负对数似然损失来更新参数的后验分布。这样可以更好地处理不确定性，并提供更可靠的预测结果。

在腾讯云的相关产品中，推荐使用TensorFlow Serving来部署和提供贝叶斯模型的推断服务。TensorFlow Serving是一个开源的模型服务系统，可以方便地部署和扩展机器学习模型。您可以通过以下链接了解更多关于TensorFlow Serving的信息：https://cloud.tencent.com/product/tfserving

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【NLP】经典分类模型朴素贝叶斯解读

本文会是我们NLP基础系列最后一篇机器学习模型的讲解，后面会进入深度学习相关的内容。作者&编辑 | 小Dream哥 1 贝叶斯决策论贝叶斯决策论是在统计概率框架下进行分类决策的基本方法。...对于分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来预测分类。假设在一个分类任务中，有N种可能的分类，y={c1,c2,c3,...,cN}。...在朴素贝叶斯模型中，有一个样本属性条件独立性假设，即： ? 这样贝叶斯公式就变成了： ? 那么，朴素贝叶斯模型得公式就调整为： ? 对于所有类别来说，P(x)相同，所以上式可以简化为： ?...在预测时，输入样本，利用贝叶斯公式，计算n个类别的概率，最后输出概率最大的那个类别，作为预测的类别。 ? 总结整个看下来，朴素贝叶斯模型的本质是针对样本属性的统计概率模型。...神经网络中，通常是在模型内进行特征提取与学习，这就大大减少了特征工程方面的工作。

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《机器学习》-- 第七章朴素贝叶斯

贝叶斯公式(定理)：设为样本空间的一个划分, 为 S 中的任意事件, 且则恒有该公式的含义是在观察到事件B已发生的条件下，寻找导致B发生的每个原因()的概率。...对分类任务来说, 在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。...此时，称为贝叶斯最优分类器(Bayes optimal classifier)，与之对应的总体风险称为贝叶斯风险(Bayes risk)....这样类条件概率可以改写为：其中 d 为属性数目, 为在第个属性上的取值(实际上是属性-值形式的键值对) 由于对所有类别来说相同, 因此基于式(7.6)的贝叶斯判定准则有 ?...当训练集越大时，拉普拉斯修正引入的影响越来越小。拉普拉斯修正实质上假设了属性值与类别均匀分布, 这是在朴素贝叶斯学习过程中额外引入的关于数据的先验. 在现实任务中朴素贝叶斯分类器有多种使用方式。

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机器学习算法中的概率方法

拉普拉斯修正实际上假设了属性值与类别均匀分布，这是在朴素贝叶斯学习中额外引入的关于数据的先验。在训练集变大时，修正过程所引入的先验的影响也会逐渐变得可忽略，使得估值渐趋向于实际概率值。...在现实任务中朴素贝叶斯有多种实现方式。例如，若任务对预测速度要求较高，则对给定训练集，可将朴素贝叶斯分类器涉及的所有概率估值事先计算好存储起来，这样在进行预测时只需查表即可进行判别。...贝叶斯网是一种概率图模型，借助有向无环图刻画属性间的依赖关系。事实上，虽然朴素贝叶斯的属性条件独立假设在现实应用中往往很难成立，但在很多情形下都能获得相当好的性能 [2, 8]。...贝叶斯定理各项的含义? 答案见上文。朴素贝叶斯为什么叫“朴素”贝叶斯?...为了避开从有限的训练样本直接估计 p(x | y) 的障碍，朴素贝叶斯做出了属性条件独立假设，该假设在现实应用中往往很难成立。 References [1] P. L.

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机器学习11：机器学习算法目录（前）

7，贝叶斯算法：朴素贝叶斯、（高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯）区别仅在于p（x|y）的计算公式不同、贝叶斯网络（特征之间不独立，存在相关关系，是有向无环图：p(a,b,c）=p(c|...、MLE与MAP（Maximuma posteriori estimation）的区别，两者均是有监督算法、要点：朴素贝叶斯可以使期望风险最小化；朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布...；利用后验概率选择最佳分类；朴素贝叶斯假定所有属性相互独立，基于这一假设将类条件概率转化为属性条件概率的乘积。...：主成分分析利用正交变换将可能存在相关性的原始属性转换成一组现行无关的新属性，并通过选择重要的新属性实现降维；主成分分析的解满足最大方差和最小均方误差两类约束条件，因而具有最大可分性和最近重构性；特征选择的关键问题是对特征子集评价...要点：集成学习包括序列化方法和并行化方法两类；序列化方法：采用Boosting机制，通过重复使用概率分布不同的训练数据实现集成，可降低泛化误差中的偏差；并行化方法：采用Bagging机制，通过在训练数据中多次自动抽取不同的采样子集实现集成

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【技术分享】机器学习知识体系

一、机器学习相关 ---- 1、基本概念 l 简述解决一个机器学习问题时，你的流程是怎样的？ l 损失函数是什么，如何定义合理的损失函数？ l 回归模型和分类模型常用损失函数有哪些？...l 讲解贝叶斯平滑原理？以及如何训练得到平滑参数 l 类别型数据你是如何处理的？比如游戏品类，地域，设备 l 序号编码、one-hot编码、二进制编码都是什么？适合怎样的类别型数据？...朴素贝叶斯模型 l 讲解贝叶斯定理？ l 什么是条件概率、边缘概率、联合概率？ l 后验概率最大化的含义是什么？ l 朴素贝叶斯模型如何学习的？训练过程是怎样？...l 朴素贝叶斯模型“朴素”体现在哪里？存在什么问题？有哪些优化方向？ l 什么是贝叶斯网络？它能解决什么问题？ l 为什么说朴素贝叶斯也是线性模型而不是非线性模型呢？...l 在训练过程中哪些参数对模型效果影响比较大？这些参数造成影响是什么？ k-means l 简述kmeans建模过程？ l Kmeans损失函数是如何定义？

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用Keras和Tensorflow构建贝叶斯深度学习分类器

在这篇文章【1】中，将讲述如何使用Keras和Tensorflow训练贝叶斯深度学习（BDL）分类器，其中参考了另外两个博客【2，3】的内容。...通过这个例子，还将讨论探索贝叶斯深度学习分类器不确定性的预测方法，并提出今后如何改进模型的建议。 1. 什么是贝叶斯深度学习？...贝叶斯统计学与实践中的深度学习相结合意味着在深度学习模型预测中加入不确定性。早在1991年就有了神经网络中引入不确定性的想法。...过去，贝叶斯深度学习模型并不经常使用，因为它们需要更多参数进行优化，这会使模型难以使用。然而，最近贝叶斯深度学习变得越来越流行，并且正在开发新技术在模型中引入不确定性，同时参数量与传统模型相同。 ?...这两个先前的Dense层将对这两种损失进行训练。任意不确定性损失函数的加权值小于分类交叉熵损失，因为分类交叉熵损失是任意不确定性损失中的一项。使用100蒙特卡罗模拟来计算贝叶斯损失函数。

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转型AI产品经理需要掌握的硬知识二：AI常见概念和算法梳理

6、叶贝斯算法贝叶斯是一个定理，它的意思是：当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。...当我们找到若干个这样的特征，然后用这些特征进行组合后，可以进行判断，常见算法有朴素贝叶斯算法、平均单依赖估计（Averaged One-Dependence Estimators， AODE）、Bayesian...优点：对于在小数据集上有显著特征的相关对象，朴素贝叶斯方法可对其进行快速分类场景举例：情感分析、消费者分类 7、聚类聚类是一种非监督学习的方式。...还有一种说法，将人工只分为五大流派，分别是符号主义，贝叶斯主义，联结主义，进化主义和Analogizer，扩展阅读三张图读懂机器学习：基本概念、五大流派与九种常见算法文中包含大量延伸阅读链接。...Hochreiter 最新发表在 arXiv 上的激活函数概括来看，图片识别中需要完成数据的准备，模型设计，代码实现三部分，浅层学习需要选择激活函数，损失函数和优化方式，应用卷积神经网络在模型设计时需要考虑输入层

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机器学习学习笔记（11）贝叶斯分类器

贝叶斯决策论是在概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记，假设有N种可能的类别标记，即 ?...也将被最小化，这就产生了贝叶斯判定准则：为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使条件风险 ? 最小的类别标记，即 ? ，此时， ? 称为贝叶斯最优分类器，与之对应的总体风险 ?...贝叶斯网结构有效地表达了属性间的条件独立性，给定父结点集，贝叶斯网假设每个属性与它的非后裔属性独立，于是 ? 将属性集 ? 的联合概率分布定义为 ?...贝叶斯网中三个变量之间的典型依赖关系： image.png 在同父结构中，给定父结点 ? 的取值，则 ? 与 ? 条件独立。在顺序结构中，给定x的值，则y与z条件独立。...对贝叶斯网学习而言，模型就是一个贝叶斯网，同时每个贝叶斯网描述了一个在训练数据集上的概率分布，自有一套编码机制能使哪些经常出现的样本有更短的编码。

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（数据科学学习手札30）朴素贝叶斯分类器的原理详解&Python与R实现

一、简介　　要介绍朴素贝叶斯（naive bayes）分类器，就不得不先介绍贝叶斯决策论的相关理论：　　贝叶斯决策论（bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法...对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记结果。...若目标是最小化分类错误率，则误判损失λij可写作此时的条件风险于是，最小化分类错误率的贝叶斯最优分类器为：　　即对每个样本x，选择使得后验概率P(c|x)最大的类别标记，所以利用贝叶斯判定准则来最小化决策风险的首要工作是求得后验概率...P(xi|c)，用Dc表示训练集D中第c类样本组成的集合，若有充足的独立同分布样本，则可以容易地估计出类先验概率：对离散属性而言，令Dc,xi表示Dc中在第i个属性上取值为xi的样本组成的集合，则条件概率...clf.sigma_) 运行结果：五、R实现　　在R中有很多包支持朴素贝叶斯分类（事实上自己写自编函数实现也不是件难事），这里选用比较有代表性的e1071包中的naiveBayes()来完成相应功能

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演讲 | 技术讲解概率机器学习——深度学习革命之后AI道路

在使用概率论描述模型中的不确定性后，贝叶斯概率能允许我们推断未知量，并调整模型以从数据中学习。...在 ML 中，贝叶斯法则会告诉我们如何更新对未知世界或假设（hypothesis）的知识与信念，且更新假设或信念的信息从我们已知的观察或数据（data）中获取。...如下所示若需要在给定数据的条件下判断假设存在的可能性，我们只需要根据该贝叶斯法则就能求出。 ? 在贝叶斯法法则中，总体数据是未知的，也就是说我们需要使用概率分布表征这种不确定性。...那么到底深度学习中的贝叶斯指的是什么呢？如果我们重新思考深度神经网络，一般的方法会根据损失函数更新模型的权重和偏置项，这也就表示参数上的不确定性。...如果从贝叶斯的角度观察该神经网络，那么先验概率 P(θ|α) 就是说在没有观察到数据之前，给定某些超参数α下神经网络参数θ可能是什么。

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机器学习21：概率图--朴素贝叶斯模型

1，朴素贝叶斯：损失函数、参数估计方法(极大似然估计) 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。...朴素贝叶斯属于生成式模型，即先对联合分布P(x,c)建模，然后再由此获得后验概率P(c|x)，朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。...朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。关键假设是属性条件独立性假设：对已知类别，假设所有属性相互独立，即每个属性独立地对分类结果发生影响。...2，后验概率最大化隐含着期望风险最小化：朴素贝叶斯法将实例分到后验概率最大的类中，等价于期望风险最小化。论述如下： 1)，使用0-1损失函数： ? 其中，f(X)是分类决策函数。...对于贝叶斯估计，如果假设θ服从贝塔分布，则最终求出θ~Beta(α,β)的模型参数α,β。在MAP计算中，我们省略了贝叶斯公式中的证据部分P(X)。

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传统算法如何转化成神经网络？| 回顾

在近期AI研习社公开课上，资深Python工程师何宇健为我们分享了如何设计神经网络结构让神经网络表达出朴素贝叶斯和决策树这两大传统算法模型。希望这种设计能让大家从直观上感受到神经网络的强大。...机器学习的基本概念与神经网络的基本结构朴素贝叶斯、决策树算法简介以及它和神经网络的关系具体的实现说明，以及可以做出改进与创新大家好，我是何宇健。...层与层之间的沟通方式每一层的每个神经元都会和下一层中的每个神经元连接，这种方式称为全连接。在数学公式中，这种全连接称为矩阵乘法。线性映射和激活函数是神经网络的基本运算单元。...神经网络和传统机器学习算法的对比传统机器学习贝叶斯 ? 朴素贝叶斯思想：出现概率越大的样本就是越好的样本。知道思想后，如何具体进行操作呢，如何估计出朴素贝叶斯公式中涉及到的概率呢？...它会用频率估计概率的方法来把各个概率都估计出来，说的直白点就是数数。 ? 事实证明我们确实能通过一个数据集把朴素贝叶斯模型生成出来。下面来看看如何用神经网络来表达生成出来的朴素贝叶斯模型。

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机器学习基础核心算法：贝叶斯分类！(附西瓜书案例及代码实现)

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。知识框架 ?...后验概率在贝叶斯统计中，一个随机事件或者一个不确定事件的后验概率是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条件概率。同样，后验概率分布是一个未知量（视为随机变量）基于试验和调查后得到的概率分布。...贝叶斯决策理论贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法，对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。...但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。...而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最为良好。对于这一点，有半朴素贝叶斯之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。 2.

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视频 | 硅谷深度学习网红传授超参数优化宝典

MADS 算法贝叶斯优化方法比较与集成 1....这样的函数需要可以减少每个批次的最大训练样本量。 5. hyerBayes：贝叶斯优化贝叶斯优化是另一种连续函数的黑箱优化技术，假设这个函数是高斯随机过程。...贝叶斯优化是一类所谓的基于序列模型的最优化算法（SMBO)。这类算法利用损失函数f在前面的步骤的观察值，来决定下面步骤中来着f的可优化的样本点。...在所有的算法中找一个最好的是可行的。还有个想法就是，由于贝叶斯优化每一步根据前面的观察重复计算函数值密度，这便于合并其他算法的结果到搜索过程。其他算法再开始用贝叶斯优化给的最优解。...贝叶斯优化给出一个最好的解，用作MADS算法的初始解。第一步MADS给的点（最多60个点）放进贝叶斯优化，这要再执行20迭代。在这20次迭代后，再重复上面的交换。

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