一个简单明了的对条件随机场的说明，给大家一个非常直观的印象，CRF到底是个什么东西，能干什么用。
在实际应用中，变量之间往往存在很多的独立性假设或近似独立，随机变量与随机变量之间存在极少数的关联。PGM根据变量之间的独立性假设，为我们提供了解决这类问题的机制，PGM是以概率论以及图论为基础，通过图的结构将概率模型可视化，让我们能够了解到复杂分布中的变量之间的关系，也把概率上的复杂计算过程理解为在图上进行信息传递的过程，所以不必要过多的在意复杂的表达式计算。
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
监督学习方法又分生成方法（Generative approach）和判别方法（Discriminative approach），所学到的模型分别称为生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）
今天是大年三十儿，祝各位简友新春快乐，心想事成，万事如意！今天也继续来学一波nlp技术。
最近，milter在进行算法工程师的面试，发现面试官特别钟爱生成模型和判别模型相关的问题，为了能够和面试官谈笑风生，milter精心整理了面试官可能问到的相关问题。
监督学习可以认为是学习一个模型，使它能对给定的输入预测相应的输出。监督学习包括分类、标注、回归。本篇主要考虑前两者的学习方法。
给定另一随机变量Y的随机变量X的条件分布是当观察到Y取某一值时X的分布。 虽然涉及精确的数学定义，但对于离散和连续变量，它等于将X和Y的联合PDF或PMF除以Y的PDF或PMF。
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贝叶斯定理是概率模型中最著名的理论之一，在机器学习中也有着广泛的应用。基于贝叶斯理论常用的机器学习概率模型包括朴素贝叶斯和贝叶斯网络。本章在对贝叶斯理论进行简介的基础上，分别对朴素贝叶斯和贝叶斯网络理论进行详细的推导并给出相应的代码实现，针对朴素贝叶斯模型，本章给出其NumPy和sklearn的实现方法，而贝叶斯网络的实现则是借助于pgmpy。
一个贝叶斯网络定义包括一个有向无环图（DAG）和一个条件概率表集合。DAG中每一个节点表示一个随机变量，可以是可直接观测变量或隐藏变量，而有向边表示随机变量间的条件依赖；条件概率表中的每一个元素对应DAG中唯一的节点，存储此节点对于其所有直接前驱节点的联合条件概率。
在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了
原文链接： Jack-Cui，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html
本文介绍了一种基于朴素贝叶斯算法的中文文本分类方法，该方法使用TF-IDF向量化器将文本转换为高维特征向量，并通过朴素贝叶斯分类器进行训练和分类。实验结果表明，该方法在分类准确率和效率方面表现良好，适用于处理大规模文本分类任务。
贝叶斯法则是统计学的一个基础法则，它奠定了贝叶斯估计的理论基础，为统计估计提供了一条更客观科学的新思路。在当前的机器学习的概率模型中，有很多方法都是基于贝叶斯这个框架建立的。具体的，贝叶斯法则有如下推导：
【导读】注意力模型（Attention Model）被广泛使用在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。 本文以序列模型训练为例，深入浅出地介绍了注意力机制在应用中的两个重要问题：一是解决训练和生成时输入数据分布不一致；二是训练效率，并给出了相应的解决方法。作者是Awni Hannun，斯坦福大学在读博士，师从吴恩达，曾经休学两年跟随导师吴恩达在百度硅谷实验室工作，是百度Deep Speech语音识别项目主要参与者。专知内容组整理编
朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。 它不仅因其简单而著称，而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成
机器学习实战之朴素贝叶斯 1.1、简介 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(AB)的情况下如何求得P(BA)。这里先解释什么是条件概率：P(AB)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为： 贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(AB)，P(BA)则很难直接得出，但我们更关心P(BA)，贝叶斯定理就
朴素贝叶斯算法是一种基于著名贝叶斯定理的分类算法。那么让我们先了解一下Bayes定理是怎么说的，并为朴素贝叶斯算法定理建立z自己的理解，它是如何工作的，它为什么被称为朴素？
寄语：本文先对马尔可夫过程及隐马尔可夫算法进行了简单的介绍；然后，对条件随机场的定义及其三种形式进行了详细推导；最后，介绍了条件随机场的三大问题，同时针对预测问题给出了代码实践。
但是，有时我们无法非常明确地得到分类，例如当数据量非常大时，计算每个样本与预测样本之间的距离或是构建决策树都会因为运算量过大而力不从心。
在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。
在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论在很大程度上体现了该算法的优缺点。 KNN：在样本空间中，相同的类型数据在空间呈聚集状态，也就是距离会靠近，基于这个假设，只需要对测试样本与训练样本进行距离计算，最近距离的样本的类别很大程度上就是测试样本的类别。 决策树：基于信息理论。样本数据是混乱的（熵高），但好在有特征这个东西，如何有效利用特征让样本不混乱，可分，这就是决策树需要完成的事情。 而今天介
朴素贝叶斯算法是流行的十大算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。
贝叶斯网亦称“信念网”（belief network），它借助于有向无环图（Directed Acyclic Graph,DAG）来刻画属性之间的依赖关系，并使用条件概率表（Conditional Probability Table,CPT）来描述属性的联合概率分布。
贝叶斯算法是基于统计学的一种概率分类方法，而朴素贝叶斯是其中最简单的一种；朴素贝叶斯属于监督学习的算法之一，一般用来解决分类问题，我们之所以称之为"朴素"，是因为整个形势化过程只做最原始、最简单的假设，即假设数据集所有的样本之间都是独立存在，互不影响的。
在处理预测相关的建模问题时你会发现朴素贝叶斯是一个简单而又强大的算法。
贝叶斯方法与量化投资 贝叶斯方法在量化投资中有哪些应用? 股票分类 市场趋势识别 波动率估计 投资组合风险 股票分类 构造投资组合的方法是买入好的 股票(未来收益率高)或卖出(空) 差的股票(未来
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，
作者：刘才权 编辑：陈人和 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理
贝叶斯模型是指模型参数的推断用的是贝叶斯估计方法，也就是需要指定先验分布，再求取后验分布。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。
本次我们将梳理下朴素贝叶斯（Naive Bayes）的相关内容。 本文约1.6k字，预计阅读10分钟。
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贝叶斯决策论是一种基于概率的决策理论。当所有相关的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。
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯分类是一种利用概率统计知识进行分类的算法，其分类原理是贝叶斯定理。贝叶斯定理是由18世纪概率论和决策论的早期研究者Thomas Bayes发明的，故用其名字命名为贝叶斯定理。
朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一，在垃圾邮件分类等场景展露出了非常优秀的性能。
在浅谈分词算法（1）分词中的基本问题我们讨论过基于词典的分词和基于字的分词两大类，在浅谈分词算法（2）基于词典的分词方法文中我们利用n-gram实现了基于词典的分词方法。在（1）中，我们也讨论了这种方法有的缺陷，就是OOV的问题，即对于未登录词会失效在，并简单介绍了如何基于字进行分词，本文着重阐述下如何利用HMM实现基于字的分词方法。
经典机器学习算法中，Naive Bayes可占一席之地，也是唯一一个纯粹的概率分类算法模型。考虑其原理简单却不失强悍性能，Naive Bayes是个人最喜爱的算法之一——当然，另一个是决策树。
最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。
输入或者输出中包含有序列数据的模型叫做序列模型。以循环神经网络RNN为基础建立的序列模型在自然语言处理，语音识别等领域中引起了巨大的变革。以下是一些序列模型的典型应用：
如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。
在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型，主要是linear-CRF的模型原理。本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题：评估，学习和解码。这三个问题和HMM是非常类似的，本文关注于第一个问题：评估。第二个和第三个问题会在下一篇总结。
图是描述物体及其之间相互关系的一类无处不在的数据结构。作为一种特殊的图结构，周期图（periodic graph）由重复的基本单元组成，因此可以自然而然地表征许多真实世界中的结构，例如包含重复晶胞的晶体网络，包含重复网格的多边形网络数据等等（图 1）。因此，探索、拟合并且生成周期图结构在真实世界的应用中有着极大的潜力。这些应用包括材料设计，图形结构合成等。
因为要准备面试，本文以李航的《统计学习方法》为主，结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理。
决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型（white box model）。
《概率论》（当年我学习的课程为《概率论与数理统计》，涵盖了概率论与统计学）应该是每个理工科大学生都要学习的课程，不知道有多少同学和我一样，学得一头雾水。悲催的是，考研的时候又学习了一遍，依然不着门路，靠死记硬背过关。好在后面的学习和工作生涯中，再没有和它打过照面，直到最近开始接触机器学习。
原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html
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