如何使用WEKA API学习贝叶斯网络（结构+参数）？ - | 有人知道使用WEKA API从数据中学习贝叶斯网络的“适当”过程吗？我在WEKA文档中找不到很好的说明。 根据文档以及每个功能“应”执行的操作，我认为这会起作用： Instances ins = DataSource.read( filename...

如何创建贝叶斯垃圾邮件过滤器？ - | 我正在尝试创建一个贝叶斯垃圾邮件过滤器，我需要它是开源的。 开源，我的意思是，它适用于Windows，我可以使用解决方案的源代码而无需付费，我可以根据需要修改它！ 我不知道从哪里开始，我的截止日期是从现在开始的两个星期。 我当时正在考虑在C＃中使...

本文对应ML公开课的第11个视频。前半部分仍然是讲学习理论的内容，后半部分主要讲述一些在具体应用中使用ML算法的经验。学习理论的内容包括贝叶斯统计和正则化(Bayesianstatistics and Regularization)、在线学习(OnlineLearning)。ML经验包括算法的诊断(Diagnostics for debugging learning algorithms)、误差分

Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化 声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 在统计学中有两个学派，一个是频率学派，另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数 θ 是一个固定的值，而不是随机变量，只不过是不知道它的值而已；而贝叶斯学派则认为任何参数 θ 都是一个随机变量，也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似然估计（maxi

之前为了降低产生过拟合的可能性，我们从样本的所有属性中选取一部分属性集用以训练模型，这里介绍一种防止过拟合的不同的方法—正则化，它将会保留所有属性。 之前我们一直是通过求最大似然值确定参数（maximum likelihood (ML)）： 上式中的 θ 是基于频率学派(frequentist)的观点对待的，频率学派认为， θ 是一个固定不变的常量，只是我们现在还不知道它的值，而我们的目的就是基于

上回（关注inkfish-talk, 查看历史文章《从优化的角度看正则项》）我们从优化的角度讨论了正则项及为什么L1正则能产生稀疏模型。我们再从贝叶斯的角度看看正则项究竟是什么回事。 给定观察数据D, 贝叶斯方法通过最大化后验概率估计参数w。 其中 p(D|w)是似然函数(likelihood function): 参数向量w的情况下，观测数据D出现的概率 p(w)是参数向量的先验概率(prior

从贝叶斯角度，正则项等价于引入参数 w 的先验概率分布。常见的L1/L2正则，分别等价于引入先验信息：参数 w 符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。 贝叶斯方法的参数估计 后验概率的展开形式 参数的先验概率与正则项 模型举例 逻辑回归 线性回归 贝叶斯方法的参数估计 贝叶斯方法的参数估计，就是通过最大化后验概率来估计模型的参数。 假定模型参数为 w ，数据集为 D ，贝叶斯通过最大化后验概率估计

之前总结过不同正则化方法的关系【不过那篇文章被吞了】当时看的资料里面提到了一句话就是：正则化等价于对模型参数引入先验分布，而L1正则化相当于参数中引入拉普拉斯分布先验，而L2分布则相当于引入了高斯分布先验。当时这这句话不是很理解，今天又找了一下相关的资料研究了一下。 贝叶斯学派和频率学派 要解释上面的问题，需要先区别一下贝叶斯学派和频率学派的区别。 本质上频率学派和贝叶斯学派最大的差别其实产生于对

1 L1正则化和L2正则化区别 L1得到的是稀疏权值，可以用于特征选择，假设参数服从Laplace分布（贝叶斯角度理解） L2得到的是平滑权值，因为所有权值都趋于最小，假设参数服从Gauss分布，(并趋于一致，因为一致时平方和，最小) 2 L1正则化稀疏解理解 2.1问题转化 2.2图形化解释   2.3其他理解 2.4 L1求导 求导方法：近端梯度下降   参考： [1]机器学习中的范数规则化之

我想实现一个简单的贝叶斯分类系统,对短信进行初步情绪分析.欢迎在Ruby中实施实用的建议.除贝叶以外的其他方法的建议也将受到欢迎. Ilya Grigorik对这个问题有一个很好的答案,在 Bayesian Classifiers上的这篇博文上 此外,您可能希望看看ai4r rubygem的一些替代贝叶斯分类器. ID3是一个很好的选择,因为它给出了一个决定树,即使是对机器学习技术没有真正理解的人

我正在使用 ruby classifier gem,其分类方法返回针对训练模型分类的给定字符串的分数. 分数是百分比吗？如果是这样,最大差异是100分吗？ 这是概率的对数.使用大量训练集,实际概率是非常小的数字,因此对数更容易比较.从理论上讲,分数范围从无穷小接近零到负无穷大. 10 **得分* 100.0将给出实际概率,实际上最大差异为100.