统计学中的频率学派与贝叶斯学派 / 开普饭

[写在前面的话] 终于可以写贝叶斯相关的文章啦,心情有点小激动,最近一段时间反复看Bishop老师编写的<<Pattern Recognition and Machine Learning ...

要说贝叶斯和频率学派,那简直太有意思了.为什么这么说呢?因为两个学派的理解对于我来说真的是一场持久战.我是在学习机器学习的时候接触到的这两个学派,此前并不知道,当时就被深深吸引了,于是找了各种资料学习 ...

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 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22956 贝叶斯网络(BN)是一种基于有向无环图的概率模型,它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性.它是一个图形模型,我们可以很容易地检查变量的条 ...

有人学了多年统计说不清楚频率学派与贝叶斯学派的区别,什么主观对客观啦,什么似然函数对后验概率啦,那些都是现象,不是本质.两者本质上的区别是:频率学派把未知参数看作普通变量,把样本看作随机变量:而贝 ...

今天要给大家介绍的依然是两个分类算法,The naive Bayes and support vector machine (SVM),两个算法的原理有些许不同,不过还是放一篇文章中吧,毕竟我的文章都 ...

本文转自:视学算法在我们日常生活中所用到的推荐系统.智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效.本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别,还为每 ...

多数人第一次听说贝叶斯定理应该是在中学课堂上.那个公式看起来并不复杂,在一众花里胡哨的考点中显得平平无奇. 但是很快,我们就知道了什么叫深藏不露.从高校教材到研究实战,贝叶斯这三个字频繁地出现在信息科 ...

统计学中的频率学派与贝叶斯学派