转（http://www.cnblogs.com/hexinuaa/articles/2143483.html） 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 ...
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2016-05-03 22:07:45
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朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 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。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B ...
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2016-05-02 19:49:59
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朴素贝叶斯(naive bayes)标签： Python 机器学习主要参考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》1.朴素贝叶斯分类原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描述：
贝叶斯定理（维基百科）
通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定...
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2016-04-01 18:14:48
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1.全概率分布 2.贝叶斯定理 3.二维场景下定位： 二维场景由二维数组描述，有红和绿两种颜色 motions数组: 存储动作 ([0,1]向右,[0,-1]向左,[1,0]向下,[-1,0]向上) measurements数组: 监测当前所在地点脚下的颜色。 步骤: (1)判断motions数组和 ...
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2016-03-31 18:42:30
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第4章 朴素贝叶斯法
朴素贝叶斯 (naive Bayes) 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；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出Y。
4.1 朴素贝叶斯法的学习与分类
基本方法
朴素贝叶斯法通过训练数据集学习X和Y的联合概率分布
P(X,Y)。
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2016-03-30 13:13:26
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【机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本的分类 【机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本的分类 时间：2015-05-03 23:41:39 阅读：2251 评论：0 收藏：0 [点我收藏+] 标签：机器学习实验 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对 ...
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2016-03-26 10:46:47
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首先要了解贝叶斯定理 说贝叶斯定理前先说说条件概率 假设有A,B事件则$P(A|B)$说的是在B事件发生下A事件发生的概率，计算公式为： $$P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}$$ 上式右边可理解为：A,B同时发生的概率在B发生概率中占的比率
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2016-03-08 23:59:29
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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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作者：张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以
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2016-02-24 20:51:43
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