引言朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。
虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精度。训练模型的过程可以看作是对相关条件概率的计算，它可以用统计对应某一类别...
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2015-05-03 23:43:54
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直接扣一枪没子弹的概率是一个条件概率，等于子串00的个数除以00和01总数(也就是0的个数)，转一下再扣没子弹的概率等于0的比率。
设子串00的个数为a，0的个数为b，则两个概率分别为a/b和b/n，问题就是比较a*n和b*b。
#include
#include
const int maxn=105;
char s[105];
int cnt0,cnt1,cnt2,cnt3;
int mai...
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2015-05-03 12:04:32
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朴素贝叶斯：有以下几个地方需要注意：1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。2. 计算公式如下：其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由...
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2015-05-03 11:52:54
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分析：
“r个人买了东西”这个时间叫E，"第i个人买东西"这个时间叫Ei，则要求的是条件概率P(Ei|E).
根据条件概率公式，P(Ei|E)=P(EiE)/P(E)
P（E）依然可用全概率公式，例如，n=4,r=2有6中可能：1100,1010,1001,0110,0101,0011，其中1100的概率为P1*P2*(1-P3)*(1-P4),其他类似，设置A【k】表示第k个人是否买东西，...
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2015-05-03 10:40:54
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1.1朴素贝叶斯公式
贝叶斯定理：
其中A为事件，B为类别，P(B|A)为事件A条件下属于B类别的概率。
朴素贝叶斯分类的正式定义如下：
1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。
2、有类别集合。
3、计算。
4、如果，则 。
那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率：
...
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2015-04-29 13:41:27
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在昨天的博文中，写下了自己对概率RS，决策RS，博弈RS的一点点区别，现在详细的解释一下DTRS中关于阈值，条件概率等计算问题，以及博弈粗糙集的详细介绍。在定义DTRS时，我们引入了条件概率、阈值等我们目前并没有给出解释、计算未知量，因此下一步亟需解决的问题就是：A)阈值(α,β)的解释与计算；B)...
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2015-03-19 09:55:30
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本节知识点： 贝叶斯统计及规范化 在线学习 如何使用机器学习算法解决具体问题：设定诊断方法，迅速发现问题 贝叶斯统计及规范化（防止过拟合的方法） 就是要找更好的估计方法来减少过度拟合情况的发生。 回顾一下，线性回归中使用的估计方法是最小二乘法，logistic 回归是条件概率的最大似然估计，朴素贝叶...
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2015-03-13 22:08:45
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首先来看一个草地湿润模型，Cloudy表示天气是否多云,C=1(F)表示False，C=2(T)表示True,一下表示均相同，Sprinklet表示洒水车是否出动，Rain表示是否下雨，WetGrass表示草地是否是湿的。旁边的表格表示各种条件概率。
贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。上图...
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2015-03-03 22:17:31
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首先来看一个草地湿润模型，Cloudy表示天气是否多云,C=1(F)表示False，C=2(T)表示True,一下表示均相同，Sprinklet表示洒水车是否出动，Rain表示是否下雨，WetGrass表示草地是否是湿的。旁边的表格表示各种条件概率。
贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。上图是...
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2015-03-03 15:15:05
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首先来看一个草地湿润模型，Cloudy表示天气是否多云C=1(F)表示False，C=2(T)表示True,一下表示均相同，Sprinklet表示洒水车是否出动，Rain表示是否下雨，WetGrass表示草地是否是湿的。旁边的表格表示各种条件概率。clear;clc;
N = 4; %四个节点 分别是cloudy，sprinkler，rain，wet...
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2015-03-03 13:44:26
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