AI 科技评论按：不少人都在机器学习的过程中听说过贝叶斯分类器，但它是如何与机器学习建立联系的？作者Zygmunt Zając 提供了一些基础概念，AI 科技评论也尝试对其中的一些概念进行简化说明，让小白们也能容易地理解贝叶斯在机器学习中所起的作用。 贝叶斯学派与频率主义学派 简单说来，贝叶斯学派认为，概率是一个人对于一件事的信念强度，概率是主观的。 但频率主义学派所持的是不同的观念：他们认为参数是客观存在的， 即使是未知的，但都是固定值，不会改变。 AI 科技评论参阅了一些资料，尝试以我们以前课堂上所
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用贝叶斯优化来改良饼干配方，还顺便发了个顶会？！ 这样的跨学科研究你玩过吗？ 这不，谷歌大脑的几位研究人员就干了这么一件事。 他们和人类厨师、评分员一起，一共进行了144次实验，摸索出了人们最喜欢的巧克力曲奇配方。 还顺便发现不同地区的人对口味也有着细微的偏好： 比如加州的顾客更喜欢不那么甜的，匹兹堡的则喜欢cayenne（红辣椒，一种香料）多一点的（我也不知道为什么饼干里要加辣椒）。 当然，最厉害的是，这款“机器学习曲奇”的做法得到了谷歌自助餐厅厨师
在一些支持并行或大数据量或不断增量更新数据的场景比如垃圾邮件的分类，文本有害识别，异常信号的捕捉等，贝叶斯算法都应用的非常普遍，它有较多的优良特性，且本身支持多分类的任务，所以也是分类算法领域较为基础和重要的一个，也是后续概率图信念网络等算法的基础。在解释贝叶斯分类器前，先了解两个概念，生成模型和判别模型
摘要： Naive Bayes分类器的解释有很多，但是基于一个小例子来解释的不多，本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。 最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但朴素贝叶斯已被证明不仅简单，而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中，而且它对自然语言处理（NLP）的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别（如新闻或客户评论）的概率算法。它们是概率性的，这意
你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷硬币100次，它出现头53次，所以频率/概率为0.53。 先验概率，更新和后验概率 我们从一种信念开始，叫做先验。然后，我们
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 你知道贝叶斯法则。机器学习与它有何相关？它可能很难掌握如何把拼图块放在一起——我们了解它花了一段时间。 贝叶斯和频率论者 在本质上，贝叶斯意味着概率。这个具体的术语存在是因为有两个概率方法。贝叶斯认为这是一个衡量的信念，因此，概率是主观的，并且指向未来。 频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷
机器学习（十四） ——朴素贝叶斯实现分类器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 朴素贝叶斯，在机器学习中，是另一种思想，属于概率思想。不过其还是在已知结果进行分类，因此也属于监督学习中的分类算法。 朴素贝叶斯的思想是，根据特征计算出每种分类结果的概率，取概率最大的结果作为对最终结果的预测。 “朴素”的含义是包含了两个假设，一是假定所有特征都同等重要，二是假定每个特征之间独立，即一个特征的值的变化完全不会影响另一个特征的值。 “贝叶斯”是一种概率思想，其引入了先验概率和逻辑推理；与其对应的是“频数概
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实现分类器 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 朴素贝叶斯，在机器学习中，是另一种思想，属于概率思想。不过其还是在已知结果进行分类，因此也属于监督学习中的分类算法。 朴素贝叶斯的思想是，根据特征计算出每种分类结果的概率，取概率最大的结果作为对最终结果的预测。 “朴素”的含义是包含了两个假设，一是假定所有特征都同等重要，二是假定每个特征之间独立，即一个特征的值的变化完全不会影响另一个特征的值。 “贝叶斯”是一种概率思想，其引入了先验概率和逻辑推理；与其对应的是“频数
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻轴 | 曾维新，chelle，马卓群 校对 | Jenny，Sophie 后期 | 李文 后台回复“字幕组”加入我们！ 人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第6集，讲解 概率论在机器学习中的运用，看完视频后，大家会学到一个生活中非常实用的技能喔！ 本期视频时长9分钟，来不及看视频的小伙伴，可以先拉到视频下方看文字部分。 （大数据文摘已获得Siraj本人翻译授权
MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称，但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的（independent samples），这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链（Markov chain)。
在什么情况下我所相信的未必可信？ 专注可能会带来认知盲点，Danniel Simons 的大猩猩实验说明在人全神贯注的时候很容易忽略那些不在预期里的信号，即使这个不预期的信号其实非常反常。而且后续实验表明无意识视盲并不是可以轻易避免的。暂时没有想到很好的解决方法。 在理解别人的话的时候，我们很可能会加上自己的假设，这个假设不一定真实，从而一方面可能会使我们误解别人，接收到的信息有误。比如曾经的那个「两中国留学生在洛杉矶被枪杀 死于宝马车内」这个新闻，尽管报道真实，但强调「宝马」会诱使人往「为富不仁」的假
在需要计算事件A在事件B下的条件概率时，可以计算P(A|B)=P(AB)/P(B),又因为条件概率公式P(AB)= P(B|A)*P(A)，所以可得P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)。而在一个样本空间中，事件B可以划分成几个部分，例如下图中事件B可以分为AB同时发生和A’B同时发生两种情况，它们共同组成了事件B，所以事件B的概率还可以表示成P(B)=P(AB)+P(A’B)。
摘要：贝叶斯方法对于由证据的积累来推测一个事物发生的概率具有重大作用，它告诉我们当我们要预测一个事物，我们需要的是首先根据已有的经验和知识推断一个先验概率，然后在新证据不断积累的情况下调整这个概率。用贝叶斯分析的方法，可以帮助我们解决生活中方方面面的问题，尤其在我们未来将有可能深入了解的机器学习，大数据挖掘，以及相关工程性问题中，有着极其重要的地位，接下来就让我们走进贝叶斯方法，通过一系列的例子来了解其含义及应用。
朴素贝叶斯模型是机器学习中经常提到的概念。但是相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍朴素贝叶斯模型原理，并且通过具体应用场景和源码来帮助大家深入理解这个概念。
贝叶斯力学是一种概率力学,包括使我们能够对具有特定划分(即划分为粒子)的系统进行建模的工具,其中特定系统的内部状态(或内部状态的轨迹)编码了关于表征该系统的量的信念的参数。
第五节开始我们谈到回归问题和分类问题，其中回归问题可以用梯度下降法求出其模型，那么分类模型可以通过什么方法可以求出呢？
导读：如果有一天，我们知道的统计规律和现实生活发生了冲突，又或者前人的经验不符合亲身经历，那么该怎么办？面对经验与现实的矛盾，我们需要一种应对方案。
第三天机器学习啦！今天我们主要来一个比较“朴素”的算法，朴素贝叶斯（Naive Bayes），至于它为什么朴素我们待会儿再讲吧！
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。
首先写一下为什么会写这个吧，之前在看linUCB的一篇博客的时候，看到了这么一段话：
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
TGO 鲲鹏会荣誉导师 乔新亮此前在 4 月 13 日 GTLC 全球技术领导力峰会杭州站上给现场参会者带来了精彩的主题演讲，本文根据现场演讲内容整理而成。6 月 14-15 日，由 TGO 鲲鹏会举办的 GTLC 全球技术领导力峰会总站将在上海举行。
1、两分钟法则 如果一件事可以在两分钟内完成，比如回复邮件，一个简单的家务，就立即完成，因为记住它、计划时间、在后来完成它，可能会花费五分钟甚至更多的时间。 2、五分钟法则 拖延症是影响工作效率的大魁首之一，想要治愈它不是给自己定下目标、下定决心去完成一项大任务，而是只在那件事上花五分钟。你会发现在大多数情况下，它在超出五分钟的时候依旧很顺利，因为你已经进入了平坦期。 3、不要坚信自己的记忆力很强悍 即使你是一个记忆天才，也要把每件事都从你的脑子里清理出来，并进行记录，方法不重要，可以把它们写在一个笔记本里
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果推出Siri已经7年，杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）受到《星际迷航》的启发推出Alexa也已经3年。 其实，以人工智能为基础的互动界面
作者 Bunmi Akinremi 我清楚地记得两年前参加的一次机器学习黑客马拉松，当时我正处于数据科学职业生涯的初期。这是由尼日利亚数据科学组织的训练营的资格预审黑客马拉松。 该数据集包含有关某些员工的信息。我必须预测员工是否应该升职。在尝试改进和设计功能几天后，该模型的准确率似乎在 80% 左右波动。 我需要做点什么来提高我在排行榜上的分数。我开始手动调整模型——得到了更好的结果。通过更改参数，移动的准确度提高到 82%（这一移动非常重要，任何参加过黑客马拉松的人都会证明这一点！）。很兴奋，我开始调整其
当今时代，开源是创新和技术快速发展的核心。本文来自 KDnuggets 的年度盘点，介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目，在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们
当今时代，开源是创新和技术快速发展的核心。 本文来自 KDnuggets 的年度盘点，介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目，在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们的发展趋势。和去年一样，KDnuggets 介绍了 GitHub 上最新的并且排名前 20 的 Python 机器学习开源项目。令人吃惊的是，去年一些最活跃的项目已经停滞不前了，也有一些项目跌出了前 20 名(在 contribution 和 commit 方面)，当然，也有 13 个新项目进入了前 20。
如果一件事可以在两分钟内完成，比如回复邮件，一个简单的家务，就立即完成，因为记住它、计划时间、在后来完成它，可能会花费五分钟甚至更多的时间。
由上图可以看出，在事件B已经发生的情况下，事件A发生的概率为事件A和事件B的交集除以事件B：
这种学习方法基于条件概率，也就是通过已经给定的东西来推断一件事情的发生可能性。朴素贝叶斯应用了贝叶斯定理和朴素独立性假设。
开始之前，请问你是不是考虑执行贝叶斯超参数优化，但又不确定如何操作？听说过各种超参数优化库，如前两次介绍的模型调参神器：Hyperopt ｜ 使用 Hyperopt 和 Plotly 可视化超参数优化，但又想知道 Scikit Optimize 是否适合？这时，你应当认真阅读完本文，并且点个赞加个收藏～
供应商管理在企业里是一项长久性的工作，目的就是为了让供应商满足企业需求，实现公司目标。在最近的CPO（首席采购官）调查中，近31％的CPO明确承诺要重组他们的供应商关系。
1. 分类加法计数原理场景：从甲地到乙地，可以乘火车、汽车、轮船。火车有 4 班、汽车 2 班、轮船 3 班，那么一天中乘坐这些交通工具从甲地到乙地有多少种不同的走法？ 2. 分步乘法计数原理场景：从 A 到 B 的道路有 3 条，从 B 到 C 的道路有 2 条，那么从 A 到 B 到 C 总共有多少种不同的走法？
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。由图灵奖获得者Pearl开发出来。
五年前深度学习的一切都是关于如何构建新的、更优化的模型，以便更好地从非结构化数据中学习。这些努力带来了许多研究突破，突破了神经网络的可能性。但慢慢地越来越多的人对这种方法提出了批评，并建议首先关注数据的质量和一致性。这些批评的声音通常来自行业，来自在关键业务环境中长时间大规模操作模型的专业人士。
来源：Deephub Imba本文约3800字，建议阅读5分钟本文中我们介绍了贝叶斯自举法， 它的关键的想法是，每当我们的估计量以加权估计量表示时，自举过程就等于用多项式权重随机加权。 “自举”（翻译自bootstrap）这个词汇在多个领域可能见到，它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来，这当然是不可能的，在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，也有被翻译为自助法的。 Bayesian Bootstrap是一个强大的方法，它比其他的自举法更快，并且可以给出更紧密的置信区间，并
关注过Mathematica Stack Exchange（我强烈推荐给各位Wolfram语言的用户）的读者们可能最近看过这篇博文内容了，在那篇博文里我展示了一个我所编写的函数，可以使得贝叶斯线性回归的操作更加简单。在完成了那个函数之后，我一直在使用这个函数，以更好地了解这个函数能做什么，并和那些使用常规拟合代数如Fit使用的函数进行比较。在这篇博文中，我不想说太多技术方面的问题（想要了解更多贝叶斯神经网络回归的内容请参见我前一篇博文 - https://wolfr.am/GMmXoLta），而想着重贝叶斯回归的实际应用和解释，并分享一些你可以从中得到的意想不到的结果。
机器学习是一个比较庞杂的概念，当中的模型也来源广泛，有来源于统计学的，有来源于纯数学推导的，还有来源于数据结构的……也正因此，想要学好机器学习对我们的能力要求很高，需要涉猎各方的知识。
前言 1 只做一件事 只做一件事，就像用邮票黏住信封，不达目的不放松。——乔希·比林斯 只做一件事就是成功的捷径 探索成功秘诀所付出的代价 每次获得巨大成功的时候，都是我专注于一件事的时候；而且，我专注的点也应随着目标的变化而变化 聚焦你的目标 成功人士的所有行为和精力都紧紧围绕着他们的目标，成功就在于聚焦目标 “聚焦目标”意味着你要摆脱所有可以做但不是必须做的事，专注于你应该做的事。要明白，事事都有轻重缓急，你必须从中找出最重要的那件事，这样你的目标和行动之间就有了更紧密的联系。换句话说，成功取决于你的目
“自举”（翻译自bootstrap）这个词汇在多个领域可能见到，它字面意思是提着靴子上的带子把自己提起来，这当然是不可能的，在机器学习领域可以理解为原样本自身的数据再抽样得出新的样本及统计量，也有被翻译为自助法的。
虽然我以前也曾提到过这件事，因为我真的很爱表情包。我花了很多时间与朋友和家人聊天，表情包是必不可少的，否则在屏幕上看起来就会很平淡。? 我喜欢的另一件事是数据科学。我越了解机器学习算法，将这些科目组织
不仅仅是机器学习，大部分理工科的思想都可以从文史学科的角度去理解。正所谓大道至简，很多道理是共通的。
作者：阿萨姆 普华永道|数据科学家 量子位 已授权编辑发布 0. 前言 我更喜欢把”思想”认为是一种“道”，而”模型”是一种”术”，也可类比为“外功”和“内功”。 本文有标题党之嫌，因为讨论的内容并非
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ 我们讲的是特征提取的一般方式，要做的第一件事就是怎样来获取特征，这就需要根据我们要做的东西来选择特征。比如 STEAM 上有上万的游戏，不同的游戏怎么精准推送呢？我们要根据特征提取会影响消费者购买或者玩这个游戏的因素，包括游戏的类别、主题、风格或者价格等等，这是要根据领域知识来提取的，一般需要专家参与，除此之外还会利
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。
在本篇文章中将解释高斯混合模型（GMM）的关键部分背后的数学原理，即期望最大化（EM），以及如何将这些概念转换为Python。这个故事的重点是EM或M-Step。
分享：李智桦-91App 敏捷教练 编辑：白凡 我住在阳明山脚下，我每天起床都到这个地方，大概海拔800公尺左右，大概要55分钟到60分钟到。 DevOps 最开始要做什么？做计划。 项目开始第一件事情是看见全貌，这是今天所有的 PPT，我们在这里，我们要走到哪里？所以我们先以终为始来做这件事。 刚刚裴丹老师秀了很多的数据，AI 最重要的数据，指标要对，什么样的指标是好的指标？第一是可以比较的，第二是要简单易懂的，讲出来你就知道 AI 到底是怎么回事。 第三是它一定要是一个比率，我才可以按照它来做动作。 如
【新智元导读】谷歌 DeepMind 联合创始人 Demis Hassabis 昨天宣布，和 Hinton 一起发明深度信念网络（Deep Belief Network，DBN）的郑怀宇（Yee Wh
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