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西瓜书机器学习第七章——贝叶斯分类器

一、词汇积累

Bayesian decision theory 贝叶斯决策论

expected loss 期望损失

conditional risk 条件风险

risk 风险

Bayes decision rule 贝叶斯判定准则

Bayes optimal classifier 贝叶斯最优分类器

Bayes risk 贝叶斯风险

discriminative models 判别式模型

generative models 生成式模型

prior 先验

class-conditional probability 类条件概率

likehihood 似然

parameter estimation 参数估计

Bayesian 贝叶斯学派

Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计

log-likelihood 对数似然

native Bayes classifier 朴素贝叶斯分类器

attribute conditional independence assumption 属性条件独立性假设

smoothing 平滑

Laplacian correction 拉普拉斯修正

lazy learning 懒惰学习

semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器

One-Dependent Estimator (ODE) 独依赖估计

superparent 超父

Tree Augmented naive Bayes(TAN)

maximum weighted spanning tree 最大带权生成树

conditional mutual information 条件互信息

Averaged One-Dependent Estimator (AODE)

Bayesian network 贝叶斯网

belif network 信念网

Directed Acyclic Graph(DAG) 有向无环图

Conditional Probability Table(CPT)条件概率表

common parent 同父

V-structure V型结构

marginalization 边际化

marginal independence 边际独立性

directed 有向

D-separation 有向分离

moralization 道德化

score function 评分函数

Minimal Description Length (MDL) 最小描述长度

Akaike Information Criterion AIC 

Bayesian Information Criterion BIC

query 查询

inference 推断

evidence 证据

random walk 随机漫步

Markov chain 马尔可夫链

stationary distribution 平稳分布

latent variable 隐变量

marginal likehood 边际似然

Expectation-Maximization EM

coordinate descent坐标下降

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