贝叶斯学习 贝叶斯公式 贝叶斯学习器事实上是从经典的贝叶斯概率公式的来的，对于经典的贝叶斯公式： P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)P(A|B)={P(B|A)P(A)\over{P(B)}} 式中P(A)表示A的先验概率（即A发生的概率与B无关），P(A|B)表示A的后验概率（即在已知B发
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2016-03-10 14:26:43
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作者：张洋 算法杂货铺——分类算法之决策树(Decision tree) 2010-09-19 16:30 by T2噬菌体, 44346 阅读, 29 评论, 收藏, 编辑 3.1、摘要 在前面两篇文章中，分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。这两种算法都以贝叶斯定理为基础，可以
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2016-02-24 20:51:43
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所谓分类，就是根据事物的特征(Feature)对其归类(Class) 特征的数据特点有两种可能： 1. 标签式 2. 实数（大样本/小样本） 下面我们分别来看 一、标签式 这是一个病人分类的例子 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
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2016-02-10 01:36:23
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4.7 示例：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向 前面介绍了两个应用：1.过滤网站的恶意留言；2.过滤垃圾邮件。 4.7.1 收集数据：导入RSS源 Universal Feed Parser是Python中最常用的RSS程序库。 在Python提示符下输入： 构建类似于spamTest(
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2016-02-01 01:40:51
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贝叶斯学习方法中实用性很高的一种为朴素贝叶斯学习期，常被称为朴素贝叶斯分类器。在某些领域中与神经网络和决策树学习相当。虽然朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系，即假设所有单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有很出色的表现。
朴素贝叶斯文本分类算法伪代码：
朴素贝叶斯文本分类算法流程：
通过计算训练集中每个类别的概率与不同类别下每个单词的概率，然后利用朴素贝叶斯公式计...
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2016-01-17 23:20:01
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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...
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2016-01-04 01:29:58
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事实上，在很长一段时间里，人们都没有注意到贝叶斯公式所潜藏的巨大价值。直到二十世纪人工智能、机器学习等崭新学术领域的出现，人们才从一堆早已蒙灰的数学公式中发现了贝叶斯公式的巨大威力。本文介绍机器学习中的朴素贝叶斯分类法，并通过一个实例来演示该算法的具体应用。...
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2015-12-31 17:35:13
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那几年。我学习机器学习的主要内容：1.机器学习基本导论，机器学习入门了解；2.线性回归与Logistic。xx业绩预測系统。智能交互统计系统等。3.岭回归。Lasso，变量选择技术。维度的技巧等技术；4.降维技术。xx指标设计，详细规范。5.线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器。文本挖掘。XX智...
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2015-12-19 17:55:21
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1、机器学习概论。 2、线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 3、岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 4、降维技术。案例：业绩综合指标设计 5、线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分...
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2015-11-26 01:23:58
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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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