一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据，朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种，朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) （2）全概率 ...
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2020-01-19 17:45:08
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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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目录： 朴素贝叶斯 贝叶斯网络 朴素贝叶斯 特征属性之间没有关联关系，相互独立的，在此基础上应用贝叶斯定理。 文本数据分类知识 ...
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2020-01-03 14:22:39
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前言：学习机器学习的过程意识到，数学是工科的基石。很多数学公式似懂非懂，因此有了这篇博客，想在学习每个模型的过程中搞懂其中的数学理论。 贝叶斯决策论 1.前置知识：先验概率与后验概率 先验概率P(B)：根据以往经验和分析得到的概率 先验概率是一种常识性、经验性认知，比如抛硬币正反面的概率是1/2。 ...
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2019-12-17 16:40:20
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统计学习方法与Python实现（三）——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模 ...
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2019-12-15 18:53:20
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使用朴素贝叶斯解决一些现实生活中 的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。 准备数据：切分文本 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证 文件解析及完整的垃圾邮件测试函数 ...
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2019-12-15 10:56:42
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分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。 首先从 ...
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2019-12-15 01:04:42
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概括：朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法，在监督学习领域有着很重要的应用。朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的，由已知的尽可能多的事件A、B求得的P(A|B)来推断未知P(B|A)，是的有点玄学的意思，敲黑板！！！ 优点： ...
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2019-12-13 14:20:21
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朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯(naive bayes) 法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此分布，对给定的输入$x$利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。 一、朴素贝叶斯法的学习 1.1 基本方法 设输入空间 ...
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2019-12-07 19:46:29
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