假定某同学使用Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中正确的是： 假定某同学使用Naive Bayesian（NB）分类模型时，不小心将训练数据的两个维度搞重复了，那么关于NB的说法中正确的是： 假定某同学使用Naive Bayesia ...
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2019-09-11 16:23:54
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1、贝叶斯定理： 2、朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合。 3、计算。 4、如果，则。 那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 ...
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2019-08-22 21:52:44
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仅为个人查阅使用，如有错误还请指正。 最近在学机器学习，试着用朴素贝叶斯做一个分类问题，数据就用sklearn新闻数据集。 但是下载巨慢，没耐心等。接下去就是一波操作，上篮成功。 因为版本之间可能存在差异，所以就不发数据集的安装包了。 1）当你在运行程序的时候，控制台是这么输出的 2）默认在当前用户 ...
看的头秃，生活艰难 由条件概率可得，P(wi | x） = P(wi, x) / P(x) 套贝叶斯公式得，P(wi | x) = P(x | wi) * P(wi) / P(x) 通过比较P(wi | x)的大小决定分为哪一类中，由于分母相同，所以转化为比较P(x | wi) * P(wi) 的大 ...
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2019-08-10 19:45:54
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1 朴素贝叶斯自编程实现 2 朴素贝叶斯的sklearn实现 参考： [1] 深度之眼统计学习方法集训营课后练习 [2] 《统计学习方法》李航 ...
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2019-07-31 13:18:49
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今日学习打卡，是一个非常简单的模型，朴素贝叶斯法（naive bayes classifier） 总得来说就是贝叶斯 + naive 通过，贝叶斯来计算事件发生概率： 然后，naive就是假设各个因素之间相互独立，互不影响。 在现实生活中，因素经常是有内在联系的。如：是否今天下雨，考虑因素有：气压， ...
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2019-07-29 00:30:51
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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博主接触机器学习算法不久，借此记录一下学习过程。 朴素贝叶斯是贝叶斯决策的一部分，先让我们了解一下贝叶斯理论。假设我们有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如图所示： 我们现在用p1(x,y)表示点(x,y)属于类别1（图中用圆点表示的类别）的概率，用p2(x,y)表示点(x,y)属于类别2（图中 ...
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2019-07-27 17:07:13
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在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的 ...
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2019-07-25 00:41:03
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概率图模型构建了这样一幅图，用观测节点表示观测到的数据，用隐含节点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决的问题。 概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等。主要在NLP领域用的较为广泛 1 概 ...
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2019-07-21 01:49:40
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