经典贝叶斯网络 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。目前研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,分别是:Naive Bayes、TAN、BAN 和 GBN。贝叶斯网络是一个带有概率注释的有向无....
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2015-07-03 12:06:46
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贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理（贝叶斯更新）能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。这个名称来自于托马斯?贝叶斯。
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，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式的用途...
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2015-07-02 22:40:24
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Naive Bayes (朴素贝叶斯) 属于监督学习算法, 它通过计算测试样本在训练样本各个分类中的概率来确定测试样本所属分类, 取最大概率为其所属分类.优点在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点对输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型标称型基础概念1. 条件概率P(A|B)表示事件B已...
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2015-06-27 19:44:26
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
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2015-06-23 00:54:23
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类分类原则是一个对象的通过先验概率。贝叶斯后验概率公式后计算。也就是说，该对象属于一类的概率。选择具有最大后验概率的类作为对象的类属。现在更多的研究贝叶斯分类器，有四个，每间：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向...
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2015-06-20 09:06:07
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PART 1 Naive Bayes还是上节课说过的垃圾邮件分类问题，分为两种事件模型：1.多变量Bernouli事件模型 维护一个长长长长长的dictionary x[i]=1表示dictionary第i个词在样本邮件中出现过，y=0or1表示样本是不是垃圾邮件 ANS= P\left( ...
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2015-06-12 17:07:05
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2015-06-05 13:55:39
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Naive Bayes是比较常用的分类器，因为思想比较简单。之所以说是naive，是因为他假设用于分类的特征在类确定的条件下是条件独立的，这个假设使得分类变得很简单，但会损失一定的精度。具体推导可以看《统计学习方法》经过推导我们可知y=argMaxP(Y=ck)*P(X=x|Y=ck)。那么我们需要...
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2015-06-05 10:02:59
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数据量小，选用 high bias/low variance模型（Naive Bayes），因为low bias/high variance模型（KNN，logistic regression）会overfitNaive Bayes：简单，只需要计数就可以；数据量小时，也适用；如果各因素独立（比如词...
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2015-05-29 13:52:16
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场景：垃圾邮件预测目标：$p(y|w) = \frac{p(w|y)p(y)}{p(w)}$对于一封邮件来说，它的单词相同，所以$p(w)$可以不关心，计算得到分子就能知道更属于哪一类所以，关键在于计算$p(y)$以及$p(w_i|y)$，即根据数据估计这些値假设w为(0,1,0,.,1,..,0)...
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2015-05-29 00:31:52
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