ZhuSuan

ZhuSuan是一个用于贝叶斯深度学习的python概率编程库，它结合了贝叶斯方法和深度学习的互补优势。 ZhuSuan建立在Tensorflow之上。 与现有的深度学习库（主要用于确定性神经网络和监督任务）不同，ZhuSuan提供深度学习风格原语和算法，用于构建概率模型和应用贝叶斯推理。 支持的推理算法包括： 具有可编程变分后验，各种目标和高级梯度估计器（SGVB，REINFORCE，VIMCO

ZhuSuan 是建立在Tensorflow上的贝叶斯深层学习的 python 库。 与现有的主要针对监督任务设计的深度学习库不同，ZhuSuan 的特点是深入到贝叶斯推理中，从而支持各种生成模式：传统的分层贝叶斯模型和近代深层次的生成模式。 用 ZhuSuan ，用户可以享受深度学习的强大适合和多GPU培训，同时可以使用生成模型来模拟复杂世界，利用未标记的数据，通过执行原理贝叶斯推理来处理不确定

贝叶斯分类：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。我们用 \small P(Y) 来代表在没有训练数据前假设\small Y拥有的初始概率。 后验概率：根据已经发生的事件来分析得到的概率。以 \small P(Y|X) 代表假设\small X 成立的情下观察到 \small Y数据的概率，因为它反映了在看到训练数据\small X后\small Y成立的置信度。

贝叶斯法则描述了P(h)、P(h|D)、P(D)、以及P(D|h)这四个概率之间的关系： 这个公式是贝叶斯方法论的基石。在数据挖掘中，我们通常会使用这个公式去判别不同事件之间的关系。 我们可以计算得到在某些条件下这位运动员是从事体操、马拉松、还是篮球项目的；也可以计算得到某些条件下这位客户是否会购买Sencha绿茶等。我们会通过计算不同事件的概率来得出结论。 比如说我们要决定是否给一位客户展示Se

还是让我们回到运动员的例子。如果我问你Brittney Griner的运动项目是什么，她有6尺8寸高，207磅重，你会说“篮球”；我再问你对此分类的准确度有多少信心，你会回答“非常有信心”。 我再问你Heather Zurich，6尺1寸高，重176磅，你可能就不能确定地说她是打篮球的了，至少不会像之前判定Brittney那样肯定。因为从Heather的身高体重来看她也有可能是跑马拉松的。 最后，

前言 在前面的时间里已经学习过了NB朴素贝叶斯算法， 又刚刚初步的学习了贝叶斯网络的一些基本概念和常用的计算方法。于是就有了上篇初识贝叶斯网络的文章，由于本人最近一直在研究学习<<贝叶斯网引论>>，也接触到了许多与贝叶斯网络相关的知识，可以说朴素贝叶斯算法这些只是我们所了解贝叶斯知识的很小的一部分。今天我要总结的学习成果就是基于NB算法的，叫做Tree Augmented Naive Bays，中

本文向大家介绍频率学派和贝叶斯学派的区别?相关面试题，主要包含被问及频率学派和贝叶斯学派的区别?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 频率派认为抽样是无限的,在无限的抽样中,对于决策的规则可以很精确。贝叶斯派认为世界无时无刻不在改变,未知的变量和事件都有一定的概率,即后验概率是先验概率的修正。频率派认为模型参数是固定的,一个模型在无数次抽样后,参数是不变的。而贝叶斯学派认为数据才

我们会在这章探索朴素贝叶斯分类算法，使用概率密度函数来处理数值型数据。 内容： 朴素贝叶斯 微软购物车 贝叶斯法则 为什么我们需要贝叶斯法则？ i100、i500健康手环 使用Python编写朴素贝叶斯分类器 共和党还是民主党 数值型数据 使用Python实现

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X),要么是条件分布P(Y|X)。但是朴素贝叶斯却是生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 朴素贝叶斯

朴素贝叶斯 概述 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。 贝叶斯理论 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p1(x,y) 表示数据点 (x,y) 属于类别 1（图中用圆点表示