贝叶斯准则 P(x|y) = P(y|x) * P(x)/ P(y) 分类原则：在给定的条件下，哪种分类发生的概率大，则属于那种分类。 后验概率 P(R)=P(R|c1)*P(c1) + P(R|c2)*P(c2)：全概率公式 P(c1|R)=P(R|c1)*P(c1)/P(R) 计算出先发生P(R ...
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2019-10-19 09:15:14
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 细分构建机器学习应用程序的流程-测试模型对于分类问题，我们可能会使用k近邻算法、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯法、... ...
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2019-10-16 17:50:55
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2019-10-16 17:39:34
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朴素贝叶斯应用 机器学习 新浪新闻分类器 本文代码及数据均来自于https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_5_bayes_2.html 这个例子比较有实践意义，不仅使用了jieba、sklearn，并且其中用到的思想也是很实用的。 jieba "结巴"中文分词：做最 ...
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2019-10-08 19:21:45
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文章中代码均来自于《机器学习实战》 这个程序没有邮件的文件的话是不能运行的，要是想试试可以去网上搞搞文件 ...
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2019-10-07 23:09:34
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机器学习—朴素贝叶斯 本文代码均来自《机器学习实战》 朴素贝叶斯的两个基本假设： 1. 独立：一个特征出现的可能性和与它和其他特征相邻没有关系 2. 每个特征同等重要 这段代码是以文本分类为例介绍朴素贝叶斯算法的 要从文本中获取特征，需要先拆分文本。这里的特征是来自文本的词条（token），一个词条 ...
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2019-10-05 14:06:36
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一、朴素贝叶斯 首先第一个问题，什么是朴素贝叶斯？ 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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为，是通过对于概率的判断，来对样本进行一个归类的过程。 朴 ...
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2019-09-29 22:13:00
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P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 样本中的属性相互独立； 原问题的等价问题为： 数据处理为防止P(y)*P(X|y)的值下溢，对原问题取对数，即： 注意：若某属性值在训练集中没有与某个类同时出现过，则直接P(y)或P(X|y)可能为0，这样计算出P(y)*P(X|y)的值为0，没有可比 ...
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2019-09-28 00:43:45
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import pandas as pd import jieba from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import numpy as np from sklearn.naive_bayes import Multin... ...
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2019-09-20 21:24:15
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说到朴素贝叶斯算法，很自然地就会想到贝叶斯概率公式，这是我们在高中的时候就学过的只是，没错，这也真是朴素贝叶斯算法的核心，今天我们也从贝叶斯概率公式开始，全面撸一撸朴素贝叶斯算法。 ...
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2019-09-11 22:21:24
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