贝叶斯学习方法中有用性非常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。尽管朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系。即如果全部单词是条件独立的，但朴素贝叶斯分类在实际应用中有非常出色的表现。 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： ...
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2017-07-23 13:29:59
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贝叶斯分类法：一种统计学分类方法。能给定一个元组属于一个特定类的概率。该方法基于贝叶斯定理 比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类算法可以与决策树和神经网络分类算法媲美。大型数据库中贝叶斯分类法也表现出高准确率和高速度。 朴素贝叶斯分类法假定一个属性值对给定类的影响独立于其他属性值。 ...
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2017-07-22 22:36:33
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参考文献 从贝叶斯定理说开去 关键词：逆向概率；先验概率；后验概率 我所理解的贝叶斯定理--知乎专栏 关键词：医院病症检测中的真假阳性 似然与极大似然估计--知乎专栏 关键词：似然与概率的区别 ...
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2017-07-16 12:30:20
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朴素贝叶斯分类算法 1、朴素贝叶斯分类算法原理 1.1、概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据 朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种 注：朴素的意思是条件概率独立性 P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A ...
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2017-07-12 23:20:18
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.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189 文章 - 15 评论 - 4316 博客园 管理 本站首页 ...
今天稍微学了一下概率论，这里简单总结一下贝叶斯公式 因为是初学，所以整理的东西可能有错误orz 一、贝叶斯公式 其实就是由全概率公式推出来的 贝叶斯公式实际上是求出一个事件C的后验概率 首先给出样本空间A的若干个划分Bi，最后发生了结果C 那么可以得到下图 那么先验概率实际上就是p(B)，后验概率是 ...
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2017-07-04 01:00:47
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之前有次考试考的是手工计算朴素贝叶斯的分类。当时没答对，后来搞明白了，不久又忘得差不多了。所以写个例子在这儿记一下。先推导一下贝叶斯公式：假定我们观察到两个事件都发生了，记做P(AB)，那么我们既可以认为先发生了事件A，在此基础上又发生了事件B，也可以认为先发生了..
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2017-06-29 22:21:53
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1. 贝叶斯定理 条件概率公式： 这个公式非常简单，就是计算在B发生的情况下，A发生的概率。但是很多时候，我们很容易知道P(A|B)，需要计算的是P(B|A)，这时就要用到贝叶斯定理： 2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类的推导过程就不详述了，其流程可以简单的用一张图来表示： 举个简单的例子来说，下 ...
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2017-06-23 15:49:51
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《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记，包括对当中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的全部算法源码和算法所用到的源文件，有须要的留言 附：之所以成为朴素贝叶斯是由于其如果了各个特征之间是独立的 关于朴素贝叶斯分类算法的理解请參考：http ...
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2017-06-13 14:15:35
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贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是根据样本分布和未知参数的先验概率分布求得的条件概率分布。 贝叶斯公式： 变形得： 其中 P(A)是A的先 ...
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2017-06-05 23:50:45
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