1.概率生成模型首先介绍生成模型的概念，然后逐步介绍采用生成模型的步骤。1.1概念
即对每一种类别CkC_k分别建立一种模型p(Ck|x)p(C_k|x)，把待分类数据x分别带入每种模型中，计算后验概率p(Ck|x)p(C_k|x)，选择最大的后验概率对应的类别。
假设原始数据样本有K类，生成学习算法是通过对原始数据类p(x|Ck)p(x|C_k)与p(Ck)p(C_k)建立数据类模型后,采用贝...
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2016-04-01 18:32:19
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朴素贝叶斯分类器的应用 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 作者： 阮一峰 日期： 2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的 ...
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2016-03-31 16:44:42
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贝叶斯分类器是一种对于属性集X和类变量Y的概率关系建模的方法，其有两种实现方式：朴素贝叶斯和贝叶斯信念网络。本次首先介绍贝朴素叶斯，以及在R软件中的实现和注意事项。
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2016-03-02 19:50:59
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贝叶斯分类是统计学的一个分类方法，基于贝叶斯定理。首先贝叶斯分类的一个核心如果是一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值(类条件独立)。 先来看下条件概率： 设A、B是两个事件，且P(B)>0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。 再来看一下贝叶斯定理：。 当中: X 是类标识未知的数
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2016-03-01 12:59:37
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所谓分类，就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class) 特征的数据特点有两种可能： 1. 标签式 2. 实数（大样本/小样本） 下面我们分别来看 一、标签式 这是一个病人分类的例子 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛
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2016-02-10 01:36:23
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4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 前面介绍了两个应用：1.过滤网站的恶意留言；2.过滤垃圾邮件。 4.7.1 收集数据：导入RSS源 Universal Feed Parser是Python中最常用的RSS程序库。 在Python提示符下输入： 构建类似于spamTest(
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2016-02-01 01:40:51
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贝叶斯学习方法中实用性很高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。虽然朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系，即假设所有单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有很出色的表现。
朴素贝叶斯文本分类算法伪代码：
朴素贝叶斯文本分类算法流程：
通过计算训练集中每个类别的概率与不同类别下每个单词的概率，然后利用朴素贝叶斯公式计...
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2016-01-17 23:20:01
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书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络...
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2016-01-04 01:29:58
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事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用。...
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2015-12-31 17:35:13
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那几年。我学习机器学习的主要内容：1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；2.线性回归与Logistic。xx业绩预測系统。智能交互统计系统等。3.岭回归。Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；4.降维技术。xx指标设计，详细规范。5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器。文本挖掘。XX智...
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2015-12-19 17:55:21
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