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2020-03-26 01:13:20
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朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设，朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得 ...
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2020-03-08 09:38:35
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一、朴素的贝叶斯算法原理 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，朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P(A) P(B|A) =P(BA) （2）全概率 ...
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2020-01-19 17:45:08
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分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同 时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础 在计算 特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值 的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。 首先从 ...
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2019-12-15 01:04:42
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机器学习—朴素贝叶斯 本文代码均来自《机器学习实战》 朴素贝叶斯的两个基本假设： 1. 独立：一个特征出现的可能性和与它和其他特征相邻没有关系 2. 每个特征同等重要 这段代码是以文本分类为例介绍朴素贝叶斯算法的 要从文本中获取特征，需要先拆分文本。这里的特征是来自文本的词条（token），一个词条 ...
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2019-10-05 14:06:36
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说到朴素贝叶斯算法，很自然地就会想到贝叶斯概率公式，这是我们在高中的时候就学过的只是，没错，这也真是朴素贝叶斯算法的核心，今天我们也从贝叶斯概率公式开始，全面撸一撸朴素贝叶斯算法。 ...
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2019-09-11 22:21:24
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看的头秃，生活艰难 由条件概率可得，P(wi | x） = P(wi, x) / P(x) 套贝叶斯公式得，P(wi | x) = P(x | wi) * P(wi) / P(x) 通过比较P(wi | x)的大小决定分为哪一类中，由于分母相同，所以转化为比较P(x | wi) * P(wi) 的大 ...
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2019-08-10 19:45:54
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--判断一个患者的肿瘤是好是坏? 1.对数据集(威斯康星乳腺肿瘤数据集)分析 2.使用高斯朴素贝叶斯进行建模 3.高斯朴素贝叶斯的学习曲线 总结: 高斯朴素贝叶斯在预测方面,对于样本的要求并不是很苛刻,如果你的样本比较少的话,应该可以考虑使用朴素贝叶斯算法来建模. 相比起线性模型来说,朴素贝叶斯的算 ...
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2019-05-17 12:08:45
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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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627
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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编程语言 时间：
2019-03-06 16:23:38
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189
