答：他们是同一个东西，不同名字。就像人类，有些叫做男人有些叫做女人，一样的道理。描述离散型数据的概率分布叫做概率质量(mass)函数，描述连续型数据叫做概率密度(density)函数。概率质量(mass)函数：各个分类的概率。概率密度(density)函数：数据落在某一段连续的区间的概率。然后为何一个叫做质量，一个叫做...

假设有一个数组[100,400,200,300],它的意思是,总数是100+400+200+300=1000.取到第一个数的概率是100/1000,取到第二个数的概率是400/1000......代码如下:functiongetResult(arr){varleng=0;for(vari=0;i<arr.leng...

贝叶斯公式已经成为机器学习的核心算法之一，诸如拼写检查、语言翻译、海难搜救、生物医药、疾病诊断、邮件过滤、文本分类、侦破案件、工业生产等诸多方面都有很广泛的应用，它也是很多机器学习算法的基础。在这里，有必要了解一下贝叶斯公式。贝叶斯公式是以英国学者托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名的。1763年...

注：对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容。在上一个小结中，总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系。这个小结会更加深入的讨论随机变量。  随机变量与事件随机变量的本质是一种函数（映射关系），在古典概率模型中，“事件和事件的概率”是核心概念；但是在现代概率论中，&...

-条件概率公式：当给定条件发生变化后，会导致事件发生的可能性发生变化。-全概率公式：全概率就是表示达到某个目的，有多种方式（或者造成某种结果，有多种原因），问达到目的的概率是多少（造成这种结果的概率是多少）？-贝叶斯公式：贝叶斯公式就是当已知结果，问导致这个结果的第i原因的可能性是多少？执果索因！ 一、条件概...

又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。记为:0-1分布或B(1,p)，其中p表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。 概率计算：P(X=0)=p0P(X=1)=p1期望计算：E(X)=0∗p0+1∗p1=p最简单的例子就是，抛一次硬币...

1.原理和理论基础（参考）2.Spark代码实例：1）windows单机importorg.apache.spark.mllib.classification.NaiveBayesimportorg.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimportorg.apache.spark.mlli...

C(6,3)=6!/3!3!=20n!=1*2*3*4*...*n...

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http://blog.knownsec.com/Knownsec_RD_Checklist/algorithm/bayes.txt贝叶斯：1.阮一峰总结的这两篇《贝叶斯推断及其互联网应用》http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/bayesian_inference_part_on...

1、简单例子引入2、先验概率3、后验概率4、最小错误率决策5、最小风险贝叶斯决策 1.贝叶斯公式2简单例子正常情况下，我们可以快速的将街上的人分成男和女两类。这里街上的人就是我们观测到的样本，将每一个人分成男、女两类就是我们做决策的过程。上面的问题就是一个分类问题。分类可以看作是一种决策，即我们根据观测对样本...

 还请大家多多指点，一起进步喔。贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主管偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下...

Timelimit:3.000secondsGivenisanalphabet {0,1,...,k}, 0<=k<=9 .Wesaythatawordoflength n overthisalphabetis tightifanytwoneigh...

　　已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率：表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。     贝叶斯定理之所以有用，是因为我...

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