贝叶斯法则 机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设 贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身 先验概率和后验概 ...
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2018-10-24 15:44:07
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前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理，这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类測试。 文中代码參考：http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757 主要内容例如以下： 1、newsgroup数据集介 ...
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2017-07-09 10:35:18
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ML3.1 介绍e1071包实施朴素贝叶斯分类的函数，本例使用klaR包中的NaiveBayes函数，因为该函数较之前者增加了两个功能，一个是可以输入先验概率，另一个是在正态分布基础上增加了核平滑密度函数。为了避免过度拟合，在训练时还要将数据分割进行多重检验，所以我们还使用了caret包的一些函数进 ...
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2017-04-19 09:33:51
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朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法, 具体见上一节。 算法包：e1071 函数：navieBayes(formule,data,laplace=0,...,subset,na.action=na.pass) Formule: 公式的形式：class~x1 + x2 + ..... ...
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2017-04-10 23:38:50
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前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理，这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类测试。
文中代码参考：http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757
主要内容如下：
1、newsgroup数据集介绍
数据下载地址：http://download.csdn.net/detail/hjy...
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2016-03-29 10:58:41
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1文本分类过程例如文档：Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示，x=(Good, good, study, Day, day , up)。在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，类别c又称为标签。我们把一堆打了标签的文档集合作为训练样本，∈X×C。例如：={...
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2015-09-08 18:35:41
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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一：勘误
classifier类中： def fprob(self, f, cat):
if self.catcount(cat) == 0:
return 0
#notice: rember change int to double or float
# + 0.0 or *1.0 is ok, other wise, may get 0.
return self.fc...
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2014-06-24 17:49:42
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