先驗概率、后驗概率及其影響因素

2024-12-06

在數據分析領域，了解先驗概率和后驗概率以及它們的影響因素至關重要。讓我們通過一些實際例子和個人見解來深入探討這些概念，同時微妙地融入CDA（認證數據分析師）資格的相關內容。 先驗概率（Prior Probability） ...

貝葉斯公式里的先驗概率怎么理解？

2020-07-01

在許學習貝葉斯方法的時候最常見到的就是先驗概率,后驗概率。下面小編簡單介紹一下先驗概率，希望對各位小伙伴有所幫助。 一、先驗概率定義 先驗概率是指根據以往經驗和分析得到的概率 二、先驗概率條件 ...

先驗概率和后驗概率的區別和聯系？

2020-05-19

先驗概率和后驗概率是與貝葉斯概率更新有關的兩個概念百。假如某一不確定事件發生的主觀概率 因為某個新情況的出現 而發生了改變，那么改變前的那個概率就被叫做先驗概率，改變后的概率就叫后驗概率。 先驗概率是指 ...

判別分析的數學基礎與公式

2024-12-06

在數據分析領域，判別分析是一項重要的多變量統計分析方法。它能夠在已知分類情況下，根據研究對象的特征值判斷其類型歸屬。本文將探討判別分析的數學基礎、常用方法及應用，并解釋其重要性和實際意義。 判別分析的 ...

各種假設檢驗方法的比較

2024-12-05

在統計學中，假設檢驗是一種驗證特定假設是否成立的方法，通過樣本數據推斷總體參數。不同假設檢驗方法適用于各種統計場景和問題，具有特定的適用條件和優缺點。 基本概念與方法 假設檢驗通常涉及原假設（H0）和備擇 ...

基于單因素方差分析結果的報告撰寫

2024-12-05

在數據分析領域，假設檢驗是一項核心方法，用于驗證研究中所提出的假設是否成立。從t檢驗到卡方檢驗，每種方法都有其特定的應用場景和優劣勢。本文將深入探討幾種常見的假設檢驗方法，如t檢驗、U檢驗、卡方檢驗和F檢 ...

數據分析相關的數學知識

2024-12-02

在今天的數字化時代，數據扮演著至關重要的角色。對于數據分析師而言，熟練掌握各種數據可視化技術至關重要。通過恰到好處的數據呈現和分析，數據分析師能夠為企業決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數據分析中必 ...

貝葉斯數據分析的原理、方法及應用場景詳解

2024-09-04

貝葉斯數據分析，如同一位經驗豐富的導游，帶領我們在復雜數據的世界中游走，通過結合已有的先驗知識與新觀測數據，不斷調整和優化我們的預測與推斷。貝葉斯定理是這一切的核心，它為我們提供了一個動態調整信念的 ...

構建數據分析的知識體系：從基礎到應用的全方位指南

2024-08-20

作為一個在數據分析領域深耕多年的從業者，我深知學習數據分析需要掌握的知識和技能。對于新入行的朋友們，我希望這篇文章能夠為你們提供一個全面的指南，幫助你們構建起扎實的知識體系。這不僅僅是一個技術性的問 ...

貝葉斯數據分析：概率思維在數據科學中的應用

2024-08-15

貝葉斯數據分析是一種基于貝葉斯定理的概率思維方法，廣泛應用于數據科學領域。貝葉斯定理提供了一種根據新證據更新我們信念的方法，同時考慮到我們先前信念的強度。這種方法在數據處理、模型構建和決策支持等 ...

常用的數據挖掘算法有哪些？

2023-06-17

數據挖掘是一種從大規模數據中發現隱藏在其中的知識、信息和關聯等，并且可以將這些信息應用于不同領域的技術。常見的數據挖掘算法包括分類、聚類、關聯規則、異常檢測等。本文將介紹這些算法的主要概念和應用場景。 ...

如何評估模型的預測性能？

2023-06-15

在機器學習中，評估模型的預測性能是非常重要的。因此，本文將簡要介紹一些用于評估模型預測性能的常見指標和方法。 數據集劃分 首先要想到的是，評估模型預測性能需要使用數據集進行測試操作。為了避免模型對已知數 ...

貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器的區別？

2023-04-07

貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器都是用于分類任務的常見機器學習算法，但它們在許多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區別。 一、基本原理 貝葉斯網絡分類器（Bayesian Network Classifier）是基于 ...

樸素貝葉斯模型

2022-10-19

條件概率是樸素貝葉斯模型的基礎。 假設，你的xx公司正在面臨著用戶流失的壓力。雖然，你能計算用戶整體流失的概率（流失用戶數/用戶總數）。但這個數字并沒有多大意義，因為資源是有限的，利用這個數字你只能 ...

對貝葉斯、svm和神經網絡的入門級理解

2018-08-16

對貝葉斯、svm和神經網絡的入門級理解 在省略了不少計算、優化的過程的情況下記錄了一些自己對一下三個算法整體思路和關鍵點的理解，因此也只能說是“入門級理解”。以下是目錄索引。 貝葉斯 樸素貝葉斯 ...

樸素貝葉斯的推理學習算法

2018-08-07

樸素貝葉斯的推理學習算法 貝葉斯公式簡易推導式： 樸素貝葉斯的樸素在于假設B特征的每個值相互獨立，所以樸素貝葉斯的公式是這樣的 學習與分類算法： (1)計算先驗概率和條件概率 ...

盤點：數據挖掘歷史中的那些重要里程碑

2018-07-18

盤點：數據挖掘歷史中的那些重要里程碑 數據挖掘現在隨處可見，而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發生之前就已經開始了。下文敘述的就是數據挖掘的主要里程碑，歷史上的第一次，它是怎樣發展以及怎 ...

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類

2018-06-23

機器學習之分類算法之樸素貝葉斯分類 最近自己對機器學習比較感興趣，做個筆記，還請大牛不喜輕噴，多多指教。 樸素貝葉斯分類基于概率論中的貝葉斯原理： P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) 所謂樸素即是特征屬性之間 ...

R語言之決策樹和隨機森林

2018-06-16

R語言之決策樹和隨機森林 總結決策樹之前先總結一下特征的生成和選擇，因為決策樹就是一種內嵌型的特征選擇過程，它的特征選擇和算法是融合在一起的，不需要額外的特征選擇。 一、特征生成： 特征生成是 ...

機器學習中的概率問題

2018-03-13

機器學習中的概率問題 機器學習的過程可以理解為計算機通過分析大量的數據獲得模型，并通過獲得的模型進行預測的過程。機器學習的模型可以有多種表示，例如線性回歸模型，SVM模型，決策樹模型，貝葉斯模 ...