今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。 朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式： $$P(A|B)=\frac{P(A)P(B|A)}{P(B) ...
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2020-01-15 09:40:27
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1. 贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其 ...
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2020-01-13 12:44:31
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目录： 朴素贝叶斯 贝叶斯网络 朴素贝叶斯 特征属性之间没有关联关系，相互独立的，在此基础上应用贝叶斯定理。 文本数据分类知识 ...
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2020-01-03 14:22:39
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0x00 摘要 看看呼延灼如何利用贝叶斯定理来判断 "自己是否是公明哥哥的心腹"。 0x01 IT概念 1. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来解决"逆概率"问题的，即根据一些有限的过去数据来预测某个概率。比如利用有限的信息(过去天气的测量数据)来预测明天下雨的概率是多少。 其底层思想是：新观察到的样本信 ...
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2020-01-01 12:05:20
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概率（Probability）：事件发生的可能性的数值度量。 组合（Combination）：从n项中选取r项的组合数，不考虑排列顺序。组合计数法则：。 排列（Permutation）：从n项中选取r项的组合数，考虑排列顺序。排列计数法则：。 贝叶斯定理（Bayes's Theorem）：获取新信息 ...
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2019-12-20 22:22:28
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统计学习方法与Python实现（三）——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与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 ...
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2019-12-15 18:53:20
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朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯(naive bayes) 法是基于贝叶斯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，然后基于此分布，对给定的输入$x$利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。 一、朴素贝叶斯法的学习 1.1 基本方法 设输入空间 ...
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2019-12-07 19:46:29
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基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练集，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，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出$y$。 朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布$P(X,Y)$。具体地，学习以下先验概率分布及条件概率分布。先 ...
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2019-11-24 15:20:43
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带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 带你搞懂朴素贝叶斯分类算 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 1 ...
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2019-11-11 00:28:24
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是基本算法，和决策树一样，是树模型中的基础算法，朴素贝叶斯是贝叶斯中的一个算法，是基于统计学的，在文本处理领域应用广泛。 需要先掌握贝叶斯定理： 联合概率（两个事件同时发生的概率） 条件概率（事件A发生的情况下，B的概率）= AB的联合概率/A发生的概率 乘法公式：条件概率变形 联合概率—天剑概率— ...
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2019-10-30 18:15:05
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