导语： 在程序员圈子里，经常讨论哪家大厂的算法如何厉害。那么，算法这个让程序员情感复杂的东西，到底“厉害”在何处？算法对于程序员是否重要？作为一个合格的程序员，应该掌握哪些算法？本期，就和大家一起探索，“算法到底是什么”。 应对灯泡不亮的算法流程图 算法的前世今生 算法（algorithm）
文章目录 1 特征距离2 线性与逻辑回归3 线性与逻辑回归4 朴素贝叶斯5 决策树6 集成学习7 随机森林8 决策树9 XGBoost10 Kmeans11 SVM 1 特征距离 2 线性与逻辑回归 3 线性与逻辑回归 4 朴素贝叶斯 5 决策树 6 集成学习 7 随机森林 8 决策树 9 XGBoost 10 Kmeans
1.贝叶斯方法优缺点 优点 对待预测样本进行预测，过程简单速度快(想想邮件分类的问题，预测就是分词后进行概率乘积，在log域直接做加法更快)。 对于多分类问题也同样很有效，复杂度也不会有大程度上升。 在分布独立这个假设成立的情况下，贝叶斯分类器效果奇好，会略胜于逻辑回归，同时我们需要
简单高效，吊丝逆袭虽然说朴素贝叶斯方法萌蠢萌蠢的，但实践证明在垃圾邮件识别的应用还令人诧异地好。Paul Graham先生自己简单做了一个朴素贝叶斯分类器，“1000封垃圾邮件能够被过滤掉995封，并且没有一个误判”。（Paul Graham《***与画家》） 那个…效果为啥好呢？ “有人对此提出了一个理
引言贝叶斯方法是一个历史悠久，有着坚实的理论基础的方法，同时处理很多问题时直接而又高效，很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此，学习贝叶斯方法，是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 贝叶斯公式贝叶斯公式就一行： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)/P(X) P(Y|X)=P(X|Y)P(Y)/
R语言实例链接：http://tecdat.cn/?p=17494 实际处理中，发现金融数据存在尖峰厚尾现象。所以我们选择扰动项服从 t 分布的 t-GARCH 模型来描述波动性过程。t-GARCH(1,1)模型的表达式如下： 模型的参数向量记为 ( , , , ) v ,则模型参数的似然函数可写为： 假定 2 0 是常数，此时
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5312 现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的。然而，这种假设忽略了波动聚类，高峰，厚尾，波动性和均值回复的实际市场回报的特点，不能用恒定的波动模型。资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变
贝叶斯是机器学习的核心方法之一。 这背后的深刻原因在于，现实世界本身就是不确定的，而人类的观察能力是有局限性的。我们日常所观察到的只是事物表面上的结果，沿用袋子里面取球的比方，我们往往只能知道从里面取出来的球是什么颜色，而并不能直接看到袋子里面实际的情况。这个时候，
朴素贝叶斯分类器进行股价趋势分类预测 原理 贝叶斯定理 模型思想 1、在风险识别中，贝叶斯模型本质上也是一种已知结果找原因的思维工具。 2、在风险决策中，利用贝叶斯模型的基本思想是充分利用先验信息（如已有的模型，数据信息以及经验资料），将先验分布和抽样分布整合成后验分布，从而利用
一、基本原理 均值回复，市场价格将回复到它的长期的均值水平。买进表现相对较差的金融产品，同时卖出表现较好的，当未来两者价格的背离得到纠正，那么进行相反的平仓操作，获利结算。 数学定义 S.Hogan (2003) 对统计套利进行了精确的数学定义，他们强调统计套利是具有零初始成本，自融资的交
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6829 前言 本文提出了一种统计方法，用于使用贝叶斯推理识别加筋复合板上的冲击位置和冲击力历史，其中明确包括来自建模误差和测量噪声的不确定性。通过使用一组参数表示冲击载荷，首先将空间域（撞击位置）和时域（冲击力历史）中的冲击载荷识别问题转换为参
1. 什么是条件概率？ 根据维基百科， 条件概率是一个事件概率依赖于另一个事件（已然发生）的度量，假设（通过假设、推定、断言或证据）另一个事件发生的概率，表示为P（A / B）。 现在让我们尝试通过一种新的方法在视觉上解释它。 条件概率图 让我们假设我们在START的时间线内开始观察
第一章：机器学习概述 机器学习相关技术属于人工智能的一个分支。其理论主要分为如下三个方面： 传统的机器学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、贝叶斯模型、神经网络等等。 深度学习（Deep Learning）：基于对数据进行表征学习的算法。好处是用非监督式或半监督式的特征学习
文章目录 前言一、贝叶斯假设检验的优点二、R语言实例操作1.题目叙述2. 先验概率2.后验概率3. 贝叶斯因子4. H 0
机器学习第一到三章学习笔记 1.1什么是模式识别 定义：模式识别是根据已有的知识表达，针对待识别模式，判别决策其所属的类别或者预测其对应的回归值。 应用领域：计算机视觉，人机交互，医学，网络，金融，机器人，无人车。 1.2模式识别数学表达 1. 数学解释：看成一种函数映射f(x),将
朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是基于贝叶斯定理的一组有监督学习算法，即“简单”地假设每对特征之间相互独立。 给定一个类别 y y y和一个从 x
特征集的贝叶斯误差及贝叶斯最优化分类器 贝叶斯误差，在特征分布确定（一般没法知道）的情况下，描述了模型所能达到的最好分类结果；在模型拟合能力完美的情况下，衡量了当前采样特征集对真实特征分布的采样误差（不确定是不是可以用这个词）。 贝叶斯误差 Wiki定义：贝叶斯误差（bayes error r
本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点。[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计0x00 摘要本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性
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这个概念。[白话解析] 深入浅出朴素贝叶斯模型原理及应用0x00 摘要朴素贝叶斯模型是机器学习中经
本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性贝叶斯定理，并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。[白话解析] 深入浅出贝叶斯定理0x00 摘要本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性贝叶斯定理，并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。0x01 IT概念1. 贝叶斯定理贝叶斯定理是用来解决"
朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。在之前做过的一个项目中，就用到了朴素贝叶斯分类器，将它应用于情感词的分析处理，并取得了不错的效
朴素贝叶斯（Nave Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类算法。 1.朴素贝叶斯模型 下面是分类模型样本： 假设有m个样本，每个样本有n个特征，特征输出有K个类别，定义为 从样本得到朴素贝叶斯的先验分布， 接着得到条件概率分布， 然后用贝叶斯公式得到X和y的联合分布P(X, y)：
在贝叶斯个性化排序(BPR)算法小结中，我们对贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)的原理做了讨论，本文我们将从实践的角度来使用BPR做一个简单的推荐。由于现有主流开源类库都没有BPR，同时它又比较简单，因此用tensorflow自己实现一个简单的BPR的算法，下面我们开
目录基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯基于贝叶斯决策理论的分类方法朴素贝叶斯的优缺点贝叶斯决策理论条件概率使用条件概率来分类使用朴素贝叶斯进行文档分类使用 Python 进行文本分类准备数据：从文本中构建词向量训练算法：从词向量计算概率测试算法：根据现实情况修改分类器准备数据：文
链接：https://pan.baidu.com/s/1q1iGMZWAkHdqmvkvyL72lw 提取码：hdu2 第一部分(01)机器学习与相关数学初步 (02)数理统计与参数估计 (03)矩阵分析与应用 (04)凸优化初步 (05)回归分析与工程应用 (06)特征工程 (07)工作流程与模型调优 (08)最大熵模型与EM算法 (09)推荐系统与应用 (
