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贝叶斯数据分析

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04 贝叶斯算法-贝叶斯网络01 贝叶斯简单算法贝叶斯02 贝叶斯算法案例一虹膜数据分类03贝叶斯决策论是主观的重要组成部分贝叶斯归纳在贝叶斯 statistics中，认为参数也是随机变量，服从一定的概率分布 。贝叶斯统计侧重于参数的分布 。

1、朴素 贝叶斯算法(NaiveBayes在介绍Naive 贝叶斯算法之前，我们先来了解一下关于统计学的一些基础知识: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 。

2、统计学(40极大似然估计，其本质是对已有样本进行分析 ， 然后找出最有可能出现这样结果的总体参数值 。有了这个参数值，就能反映出该批样本的整体规律 。也就是说，当样本数据比较复杂时，点估计(一点)和最小二乘(多点)无法有效统计的情况，最大似然法找到最合适的参数来表现这些数据的特征 。贝叶斯(Bayes)估计是一种基于先验信息的估计方法 ， 也就是说根据一些已有的经验(规律)，将经验融入到估计过程中，从而得到估计值 。

在贝叶斯 statistics中，认为参数也是随机变量，服从一定的概率分布 。贝叶斯统计侧重于参数的分布 。从样本和参数的关系到参数的分布，这就是点估计到贝叶斯估计的过渡 。一个城市男司机和女司机的比例分别是60%和40% 。现在出车祸了 。一个司机撞倒了一堵墙，没有人员伤亡 。我们想知道撞墙的司机可能是男是女 。

3、 贝叶斯网专题1:信息论基础目录网页链接 。贝叶斯决策理论是主观贝叶斯归纳理论的重要组成部分 。贝叶斯决策是指在不完全信息下，通过主观概率估计一些未知状态 ， 然后通过贝叶斯公式修正发生概率，最后利用期望值和修正概率做出最优决策 。贝叶斯决策论方法是统计模型决策中的一种基本方法，其基本思想如下:1 .类别条件概率密度参数和先验概率的表达式是已知的 。2.用公式贝叶斯将其转换成后验概率 。

他对统计推理的主要贡献是使用了逆概率的概念，并作为一种普适的推理方法提出来 。定理贝叶斯原本是概率论中的一个定理 。这个定理可以用一个数学公式来表示，就是著名的贝叶斯公式 。公式贝叶斯是他在1763年提出的:假设B1和B2是某个过程的一些可能的前提条件，那么P(Bi)就是人们对每个前提条件的可能性的先验估计，称为先验概率 。

4、分子进化树构建及 数据分析方法介绍【转】首先是方法的选择 。基于距离的方法包括UPGMA、ME(最小进化)和NJ(邻居连接) 。其他方法还有MP(Maximumparsimony)、ML(Maximumlikelihood)和贝叶斯(贝叶斯)推断 。UPGMA方法已经用的比较少了 。

对于相关序列，有些人喜欢MP，因为它使用的假设最少 。MP一般不用于远序列，此时一般用NJ或ML 。对于相似度较低的序列，NJ常出现长枝吸引(LBA)，有时会严重干扰进化树的构建 。贝叶斯的方法太慢了 。对于通过各种方法构建分子系统树的准确性，综述(HallBG 。MolBiolEvol2005，

5、常用的主流数据统计分析方法:2.判别分析a .目的:识别个人所属的类别 。b .适用性:被解释的对象是非度量变量，被解释的变量是度量变量；分组类型为2组以上，每组样本为1个以上 。c .应用:分类与预测d .判别分析与聚类分析:I .聚类分析之前，我们不知道我们应该分成多少类 ， 分类工作；二 。在判别分析中，样本的类别已经预先确定，需要利用训练样本建立判别准则，对新样本的类别进行判断和分类 。

6、04 贝叶斯算法- 贝叶斯网络01 贝叶斯简单算法贝叶斯02 贝叶斯算法案例1虹膜数据分类03 贝叶斯算法案例2无向图的聚类算法在新闻数据分类前的聚类算法中讨论 。13聚类算法谱聚类本章介绍的贝叶斯算法是一种有向图的聚类算法 。区别:谱聚类的无向图中的点是样本 。贝叶斯网络有向图中的点就是样本的特征 。将一个研究系统中涉及的随机变量按条件独立画在有向图中，形成a 贝叶斯网络 。
DAG)；贝叶斯网络是一个概率图模型 。根据概率图的拓扑结构，得到一组随机变量的性质:{X1 ， X2 ， ...，Xn}及其n组条件概率分布，当多个特征属性之间存在某种关联时，naive 贝叶斯算法无法解决这类问题，所以贝叶斯 network是解决这类应用场景的非常好的算法 。

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