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巩固机器学习的一些基础东西

Digimon
 Digimon
发布于 2017/07/22 17:53
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朴素贝叶斯:

几个概率论的概念:

1. 联合概率:P(AB)或P(A,B) 多个随机变量满足各自概率

2. 条件概率:P(A|B) 在B已经发生的基础下A发生的概率

3. 贝叶斯公式:P(AB)=P(B)P(A|B) P(AB)=P(A)P(B|A)

	将A看做标签,B看做特征得

贝叶斯 贝叶斯2

马尔科夫链:

马尔科夫假设:每一个状态只与前一个状态有关

最经典的天气例子:将每一天的天气看作一个序列,今天的天气只与昨天的天气有关。若昨天雨天,雨天可能转换为0.6可能性为晴天,0.4可能性为雨天,那么今天天气晴天的可能性只考虑在前一状态是雨天的情况下转换为晴天的可能性。

**隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM):**任一时刻t状态是不可见的。就是说只知道雨天可能转换为晴天或雨天,但不知道这个概率。隐马问题在每一个阶段设置了个O(Output)这个O只与当前状态有关

HMM HMM 若不想经过大量标注,则可以通过大量的O1,O2,O3…推算,主要采用Baum-Welch Algorithm HMM

若有问题请随时指出,不胜感激

附:参考自吴军《数学之美》,李航《统计学习方法》。从思想上讲还应该再补充CRF和贝叶斯网络,但是不想写了……PS:隐马模型的包已经从sklearn的包里去除了,现在叫hmmlearn,只支持py2

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