贝叶斯分类是利用概率统计知识进行分类的算法，其分类原理是贝叶斯定理。贝叶斯定理的公式如下：贝叶斯公式表明，我们可以从先验概率P(A)、条件概率P(B|A)和证据P(B)来计算出后验概率。朴素贝叶斯分类器就是假设证据之间各个条件相互独立的基础上，根据计算的后验概率选择各类..
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2017-02-06 11:23:23
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引言：朴素贝叶斯分类器作为基础的分类算法，早在基础数学时期就已经被使用，目前在各行各业中更是被广泛使用。近几年车厘子在中国地区卖得火热，面对车厘子和樱桃，很多老百姓很难分清楚，那么算法能帮我们区分吗？本文选自《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实..
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2017-01-23 21:53:51
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使用贝叶斯定理，目前来看最重要的一点在于假设。就是未知事件已知化，同时也要注意假设的全程性，不能从中开始新的假设，这种假设往往是不全面的。 我自己找到的假设的方法有两种，一种是命名，一种是时序。全程性就体现在时序上了，假设考虑的范围要从第一条相关条件开始。 举3个原书的例子： 例子1，有两个筐，一个 ...
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2017-01-11 18:24:42
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1.用于文档分类的贝叶斯分类器： 监督算法 优点： 训练和查询数据的高效性 每次训练可能只是用一个训练项，不想决策树、SVM必须传入整个群组，才能得到最后的结果 缺点： 因为贝叶斯定理假设特征间彼此相互独立，所以无法对组合特征的结果分类 2.决策树分类器： 监督算法： 优点： 模型的解释相对容易，最 ...
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2017-01-07 10:54:32
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摘要： 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 ...
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2016-12-06 02:09:42
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1、介绍 朴素贝叶斯方法，朴素指特征条件独立，贝叶斯指贝叶斯定理。算法可用来做分类，既可以是判别模型，也可以是生成模型。训练的时候，学习输入输出的联合概率分布，分类的时候，利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出。一句话总结：根据先验概率和条件概率分布，得到联合概率分布。如下所示： 2、模型讲解 条件概 ...
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2016-11-29 17:12:09
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朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 1. ...
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2016-11-17 19:13:36
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朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。实现简单、学习和预测的效率都很高，是一种常用的分类方法。贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率。接下来将介绍贝叶斯定理和特征条件独立假设。 准备知识 条件概率：若Ω是全集，A、B是其中的事件（子集），P表示事件 ...
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2016-09-14 12:34:23
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Hello，我就是人见人爱，花见花开，蜜蜂见了会打转的小花。。哈哈，我们终于讲到了当年大学让我头痛不已的贝叶斯。先给个模型： 一：贝叶斯定理 维基百科定义：贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯 ...
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2016-09-13 11:32:29
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1. 贝叶斯定理: (1) P(A^B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A) 由(1)得 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/[p(B)] 贝叶斯在最基本题型: 假定一个场景,在一所高中男女比例为4:6, 留长头发的有男学生有女学生, 我们设定女生都留长发 , 而男生中有10% ...
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2016-09-01 18:28:54
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