回顾在文章《朴素贝叶斯》中，小夕为大家介绍了朴素贝叶斯模型的基本知识，并且得出了朴素贝叶斯是利用联合概率P(x1,x2,x3...xn,y)来确定某个样本为某个类别的概率，进而利用最大后验概率（MAP）来决策类别。也就是说，朴素贝叶斯的假设函数如下：其中，假设有c个类别，则i=1,2,...,c。（补充：argmax大家应该都熟悉了吧，意思就是返回使函数值最大的参数，这里的函数即P(X,yi)，参
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2020-12-29 11:52:17
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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Matlab建立SVM，KNN和朴素贝叶斯模型分类绘制ROC曲线 ...
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2020-09-17 21:23:42
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本文始发于个人公众号： TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了 朴素贝叶斯模型的基本原理 。 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量 服从某个分布 ，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型 ...
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2020-01-22 11:08:14
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今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。 朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： $$P(A|B)=\frac{P(A)P(B|A)}{P(B) ...
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2020-01-15 09:40:27
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朴素贝叶斯模型是机器学习中经常提到的概念。但是相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍朴素贝叶斯模型原理，并且通过具体应用场景和源码来帮助大家深入这个概念。 ...
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2020-01-04 22:39:00
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# 读取数数据， 查看数据结构 df_raw <- read.csv("sms_spam.csv", stringsAsFactors=F) str(df_raw) length(df_raw$type) # 将数据分为特征值矩阵 X 和 类标向量y 两部分，将 y 换为因子 X <- df_raw ...
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2019-11-26 19:15:47
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概率图模型构建了这样一幅图，用观测节点表示观测到的数据，用隐含节点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决的问题。 概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等。主要在NLP领域用的较为广泛 1 概 ...
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2019-07-21 01:49:40
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-12-06 17:59:39
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-11-26 13:46:34
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