朴素贝叶斯的“朴素”，并不是简单的意思，而是指样本的特征之间是相互独立的。在所有的机器学习分类算法中， 朴素贝叶斯和其他绝大部分分类算法都不同，其他分类算法基本都是判别方法，即直接学习出特征输出Y和特征向 量X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)，要么是条件分布P(Y|X)，但是朴素贝叶斯却是生成 ...
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2019-04-10 13:49:34
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朴素贝叶斯是一个概率模型，在数学上能用概率解释的模型一般被认为是好模型。 朴素贝叶斯常用于文本分类。 先介绍几个基础概念。 1. 概率 设x为符合某种特征的样本，H为某个假设，比如假设x属于类别c，那分类就是求这个假设发生的概率，即P(H|x)的大小。 P(H|X)是后验概率，或者说在条件X下，H的 ...
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2019-04-06 09:21:09
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快。 ? 1. 判别式分析 ? 2. 朴素贝叶斯Native Bayes ? 3. 混合高斯型Gaussians ? 4. K近邻KNN ? 5. 隐马尔科夫模型HMM ? 6. 贝叶斯网络 ? ...
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2019-04-05 18:12:33
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1.自动文本分类是对大量的非结构化的文字信息（文本文档、网页等）按照给定的分类体系，根据文字信息内容分到指定的类别中去，是一种有指导的学习过程。 分类过程采用基于统计的方法和向量空间模型可以对常见的文本网页信息进行分类，分类的准确率可以达到85%以上。分类速度50篇/秒。 2.要想分类必须先分词，进 ...
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2019-03-24 23:06:57
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这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯： scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里： 伯 ...
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2019-03-23 17:30:40
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机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
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2019-03-10 20:57:00
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[TOC] 参考资料 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html http://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html 贝叶斯定理 学习贝叶斯分类之前，我们必须了解贝叶斯定理等相关的概率公式与含义。 条件概率公式 设A ...
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2019-03-10 20:30:06
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分类算法：对目标值进行分类的算法 1、sklearn转换器和预估器 2、KNN算法 3、模型选择与调优 4、朴素贝叶斯算法 5、决策树 6、随机森林 sklearn转换器(transfer)与估计器(estimeter) 1、转换器 - 特征工程的父类 转换器 - 特征工程的父类 1、API的实现过... ...
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2019-03-10 12:23:56
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Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言
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2019-03-06 16:23:38
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Python介绍与特点（自学python知识整理）Python简介Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计:Python是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。Python是面向对象语言:这意味着Python支
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2019-03-06 09:17:07
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