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贝叶斯复杂数据分析,r朴素贝叶斯用于数据分析

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贝叶斯分类中连续属性的处理为了测试和评估贝叶斯分类器、数据分析的性能，数据挖掘、数据统计和OLAP有哪些区别？贝叶斯决策理论是主观贝叶斯归纳理论的重要组成部分 。贝叶斯网络；5.用什么维度的数据来描述分析对象，构建a 贝叶斯网络；6，这可以帮助AI从业者，数据分析老师 ， 数据科学家等等，摆脱肮脏数据的噩梦 ， 也算是看到尽头的希望 。

1、 贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计 贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)和最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常会遇到，看文章的时候都比较清楚，但是独立思考的时候往往会混淆()，所以希望通过本文总结一下 。注:由于概率和数理统计需要了解很多背景知识，这里只列举了部分内容，文字也比较简短 。很多概念需要根据题目自己去学 。

我们先来看看维基百科对概率论与统计的定义:下面这段话引自LarrBWasserman的AllofStatistics，描述了概率与统计推断的研究内容:概率论是在给定条件(已知模型和参数)下对即将发生的事件(新输入数据)的预测 。统计推断是在给定数据(训练数据)下，对数据生成方法(模型和参数)的总结 。概率论是统计学的数学基?。?统计学是概率论的应用 。

2、朴素 贝叶斯算法(NaiveBayes在介绍Naive 贝叶斯算法之前，我们先来看一些关于统计学的基础知识:贝叶斯定理需要先验知识作为支撑，而先验知识需要大量的计算和历史数据 ， 所以在很长一段时间内都无法广泛应用 。计算机诞生后才得到真正的重视 。发现很多统计数据是无法客观判断的，而互联网时代的大数据集，加上讲述和计算的能力，为验证这些统计数据提供了便利，也为应用贝叶斯定理创造了条件 。

【贝叶斯复杂数据分析,r朴素贝叶斯用于数据分析】通过条件概率的简单变形，我们可以得到贝叶斯公式:贝叶斯公式由先验概率、后验概率和似然估计三部分组成 。其中，后验概率和先验概率*似然估计 。上式中，是先验概率，似然估计，后验概率 。所谓先验概率，就是在事件A发生之前，对事件B发生概率的判断 。后验概率是指我们在事件a发生后对事件B的概率的重新评估 。

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