贝叶斯分类器 *在垃圾邮件包含某个词的比例是多少（贝叶斯分类器） *（贝叶斯分类器）记录游戏用户（玩多久。花多少的钱，与朋友互动有多少），从中 机器学习 ，看看他离开的概率有多少， 从而可以送一些道具给他，或邀请他参加活动，使他留下来 *百度的新闻分类，爬虫，计算每个词在某类新闻出现的概率比较高，本 ...
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2017-09-17 18:47:26
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一、贝叶斯定理数学基础 我们都知道条件概率的数学公式形式为 即B发生的条件下A发生的概率等于A和B同时发生的概率除以B发生的概率。 根据此公式变换，得到贝叶斯公式： 即贝叶斯定律是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定律。通常，事件A在事件B发生的条件溪的概率，与事件B在事件A的条件下的 ...
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2017-09-14 00:38:36
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为什么要有m-估计？ 当我们通过在全部事件的基础上观察某事件出现的比例来估计概率时，例如：P=nc/n.，其中nc为该类别中的样本数量，n为总样本数量。若n=5，当P=0.6时，则nc为3。多数情况下该比例是对概率的一个良好的估计。但当nc很小时估计会较差，例如：P=0.08，样本中同样有5个样例， ...
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2017-09-12 12:05:03
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这篇文章将利用朴素贝叶斯分类对文档进行分类。 从文本中获取特征，需要先拆分文本，下面的代码直接创建词条向量形式的文本作为训练数据，函数有两个返回值，分别是训练数据和每条数据对应的类别组成的列表： 接着创建一个包含在所有文档中出现的不重复词的词汇表： 下面是对训练数据进行处理的函数，输入为词汇表和某个 ...
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2017-09-09 21:34:51
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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。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。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。 优缺点： 优点：在数据较少的情况下 ...
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2017-09-05 21:54:35
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朴素贝叶斯分类 1，基本概念 2，算法流程 关键点：理解先验概率，条件概率，最大后验概率，下面是以极大似然估计的 3，算法改进（贝叶斯估计） 上述用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况，改进方法: 先验概率贝叶斯估计：K表示类别数，λ为参数：0时为极大似然估计；1时为拉普拉斯平滑 条件概 ...
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2017-09-02 20:48:16
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一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打 ...
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2017-08-25 18:15:46
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区别： 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设，即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足， 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值，通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省，一般对样本的概率做Laplace平滑：（a=1时） 三 ...
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2017-08-22 00:19:05
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如果如今要构建一个网络图书馆，我们能够给新进来的书贴上若干个标签，没有机器学习算法的情况下，我们须要给这些书手动分类。是计算机类的呀，还是非计算机类的呀。是小说类的呀。还是非小说类的云云。 那么。我们能够通过让程序自己学习怎样通过一本书上的若干标签来进行图书类别的区分，这样就能够节省非常多人力，这也 ...
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2017-08-21 09:55:28
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书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构。有时它又被称为信念网络（Belief Network）或概率网络（Probability Network）。在统计学习领域。概率图模型（PGM，Pro ...
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2017-08-20 21:25:41
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