贝叶斯定理：X是已知条件，H是假设。映射到文本分类中，X就是给定的测试文档，H是文档属于的类别。朴素贝叶斯分类：即求出所有类的P(Ci|X),概率最大的类为预测类。因为P(X)是一样的，只需求P(X|C)P(C)即可。（1）P(Ci)=Ci类文档数/训练文档集总文档数（2）P(X|Ci)不好求，因此...
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2015-11-08 14:36:43
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朴素贝叶斯分类由条件概率：表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。得出贝叶斯定理朴素贝叶斯的思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： ...
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2015-10-29 20:02:08
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贝叶斯统计都是以条件概率，联合概率为基础的，所以我们从概率，条件概率，联合概率开始，然后到贝叶斯定理，最后讲一个贝叶斯的应用--垃圾邮件的过滤概率：事件发生的可能性，比如抛一枚硬币，正面向上的可能性有50%，掷色子点数为6的可能性为1/6。我们用符号表示为P(A)条件概率：满足某些条件下事件发生的可...
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2015-10-17 23:36:12
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贝叶斯定理是统计学的一种分类的方法最简单的贝叶斯分类方法称为朴素贝叶斯分类的方法朴素贝叶斯法的一个重要条件是即一个属性值对分类的影响独立于其他属性值 也称为类条件独立性p(H|X)=p(X|H)P(H)/P(X) 其中已经知道后者求前者，。即是后验=似然X先验/证据因子朴素贝叶斯方法易于实现 ，而....
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2015-10-05 15:32:37
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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与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，朴素贝叶斯方法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常用的方法。下面主要说一下朴素贝叶斯的...
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2015-08-18 17:59:14
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接着上一篇的继续来写。朴素贝叶斯法分类时，对给定的输入x，通过学习得到的模型计算后验概率分布P（Y=ck|X=x）,然后将后验概率最大的类作为x的类输出。后验概率计算根据贝叶斯定理进行：P（Y=ck|X=x）=P（X=x|Y=ck）*P（Y=ck)/(sum (k)P（X=x|Y=ck）*P（Y=c...
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2015-08-18 17:57:52
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贝叶斯在1763年，《机会学说中一个问题的解》中提出了贝叶斯定理。生活中不乏分类，比如我们经常通过一些人的衣着，来下意识的区别某些人是杀马特亦或是文艺青年。我们是如何做出这些判断或者说是分类的呢？这些判断大多来自我们的“经验之谈”，即，我们首先脑海中会先存有“某类人通常会如何着装打扮”的概念，然后当...
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2015-08-12 18:51:10
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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，而朴素贝叶斯分类可谓是里面最简单、入门的一种。首先关于贝叶斯定理，感觉简单而伟大，前些天一直在看吴军的数学之美（没看过的极力推荐）系列文章，看到自然语言处理从规则模型到统计模型转变的时候，语言的识别准确率上升好几个等级，以至于今天的语言识别到达很强大的地步，同时对于搜索引擎，网页搜索的准确率，也上升好多。这其中的最最重...
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2015-08-05 12:51:53
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Current statistical machine translation systems源语言：法语目标语言：英语概率公式（利用贝叶斯定理）：在平行语料库（parallel corpora）上训练翻译模型p(f|e)在英语语料库上训练语言模型p(e)Step1: Alignment目标：将源语言中的单词或者短语匹配到正确的目标语言中的单词或者短语假如匹配好了单词和短语，那么又如何给这些单词和短...
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2015-08-01 22:04:49
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朴素贝叶斯算法主要用来解决分类问题，比如通常的二分类，多分类。1、数学知识：贝叶斯定理：特征条件独立：1、朴素贝叶斯输入空间：输出空间：y={C1，C2，…,CK}。训练集：T={(x1,y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}。对于每个实例，其P(X,Y)独立同分布。在进行分类之前，需要先将计...
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2015-07-29 12:09:30
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