1：简单概念描述
Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。
1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会高于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、logiostic回归和SVM都可以。这里我们采用的弱分类器是单层决策树，它是一个单节点的决策树。...
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2014-08-18 22:07:03
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-08-16 13:48:00
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what's xxxIn machine learning, naive Bayes classifiers are a family of simple probabilistic classifiers based on applying Bayes' theorem with strong (...
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2014-07-20 10:11:07
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1、线性分类器（Linear Regression） 1.1贝叶斯分类器 朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器，以垃圾邮件分类为例子，需要特征之间满足条件独立的假设； 局限性： （1）要求自变量和因变量之间满足线性关系； （2）因变量是定量变量，不可以是分类变量；如果因变量是分类变量，必须用l...
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2014-07-16 21:09:56
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nohup java -classpath ../ classifyMblog.Bayes > output.txt 2>&1 &表示在后台运行程序，输出打印在output.txt上。top查看当前的后台程序，可以照到自己程序对应的PIDkill -9 PID关闭程序
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2014-07-16 15:09:00
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-09 15:36:36
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2014-07-07 18:07:11
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引言如果你对naive bayes认识还处于初级阶段，只了解基本的原理和假设，还没有实现过产品级的代码，那么这篇文章能够帮助你一步步对原始的朴素贝叶斯算法进行改进。在这个过程中你将会看到朴素贝叶斯假设的一些不合理处以及局限性，从而了解为什么这些假设在简化你的算法的同时，使最终分类结果变得糟糕，并针对...
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2014-07-07 10:44:41
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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