贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ? 在这一章中，我们将: 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候，我们是在测量一件事发生的概论程度: ? 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率。 概率通常被量化为0和1之间的一个数，包括这两者;0表示不可能，1表示绝对肯定。概率越大，确定性越大。 ...
朴素贝叶斯（Naive Bayes） 一、简介 首先介绍一下贝叶斯： 贝叶斯(约1702 1761) Thomas Bayes，英国数学家。 约1702年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。贝叶斯在数学方面主要研究概率论。 他首先将归纳推理法用于概率论基础理 ...
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2018-12-28 00:52:17
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1 from sklearn import datasets 2 iris = datasets.load_iris() 3 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 4 gnb = GaussianNB() 5 y_pred = gnb.fit(iris... ...
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2018-12-26 14:29:36
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朴素贝叶斯naive bayes是直接生成方法，也就是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。 数学基础： 1. 最大似然估计 ...
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2018-12-24 18:12:45
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数据集参考自https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/77341116 朴素贝叶斯：首先，何为朴素？朴素要求的是条件特征之间相互独立。我们都知道大名鼎鼎的贝叶斯公式，其实朴素贝叶斯的思想很简单。就是通过计算属于某一类别的后验概率，然后比较大小， ...
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2018-12-19 22:37:16
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一、算法介绍https://www.cnblogs.com/love528/p/10125089.html 二、实现过程 实验步骤 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：将文本文件解析成词条向量。 （3）分析数据：检查词条确保解析的正确性。 （4）训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。 ...
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2018-12-17 20:12:07
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一、算法介绍 朴素贝叶斯法，简称NB算法，是贝叶斯决策理论的一部分，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法： 首先理解两个概念： · 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现； · 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中 ...
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2018-12-15 22:33:22
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1）平滑技术：拉普拉斯平滑 2）对极大似然式子取对数 判断一个样本x属于哪个类别y1, y2, y3……, 即是判断max( P(y1|x), P(y2|x), P(y3|x)….)，若最大值是P(yi|x), 那么样本x就属于i类别。 那么该如何求解P(yk|x)？ 这里c = yk, 因为分母对 ...
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2018-12-10 11:40:07
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https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。该算法虽然简单，但是由于笔者不常用，总是看过即忘 ...
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2018-12-07 16:47:27
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1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测 ...
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2018-12-06 22:18:18
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