1.贝叶斯定理 是一个经典的条件概率定理，其在机器学习中主要用来通过结果推算出原因产生的概率。P(A/B)*P(B)=P(B/A)*P(A） 2.字符串分类案例 ...
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2019-10-08 12:30:43
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一、朴素贝叶斯 首先第一个问题，什么是朴素贝叶斯？ 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。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为，是通过对于概率的判断，来对样本进行一个归类的过程。 朴 ...
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2019-09-29 22:13:00
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1、贝叶斯定理： 2、朴素贝叶斯分类器 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。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 ...
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2019-08-22 21:52:44
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人类很多时候的决策，也都是基于对于事物的预测。比如，“出门要不要带雨伞？”解答这个问题需要查天气预报。人类为了预测天气，古时用的是夜观星象，月亮长毛必有雨。而今天用的是统计预测和经验预测方法。但气象局天气预报也经常会发生不准的情况。佛系的说，世界上本没有绝对的东西，我们算的只是个概率。 在概率领域有 ...
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2019-07-26 10:44:49
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人类很多时候的决策，也都是基于对于事物的预测。比如，“出门要不要带雨伞？”解答这个问题需要查天气预报。人类为了预测天气，古时用的是夜观星象，月亮长毛必有雨。而今天用的是统计预测和经验预测方法。但气象局天气预报也经常会发生不准的情况。佛系的说，世界上本没有绝对的东西，我们算的只是个概率。 在概率领域有 ...
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2019-07-26 10:34:48
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贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。 例如：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 使用情况：贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。等相关情况下使用。 贝 ...
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2019-06-20 14:24:55
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1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征B，样本属于类别A的概率是： 2、算法特点 优点: 在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据 ...
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2019-05-05 12:02:31
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[TOC] 参考资料 http://www.cnblogs.com/pinard/p/6069267.html http://www.cnblogs.com/pinard/p/6074222.html 贝叶斯定理 学习贝叶斯分类之前，我们必须了解贝叶斯定理等相关的概率公式与含义。 条件概率公式 设A ...
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2019-03-10 20:30:06
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1. 第一种，在norvig介绍的方法中，详细的阐述了argmaxc P(c|w)的转换和求解办法。 这个概率不好直接算，但可以根据贝叶斯定理等价于argmaxc P(w|c)*P(c) / P(w)，因为是比较各个c之间的大小所以P(w)可以省略，最后就变成求argmaxc P(w|c)*P(c) ...
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2019-02-12 13:30:05
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1. 前言 "《朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）》" ，介绍了朴素贝叶斯原理。本文介绍的是朴素贝叶斯的基础实现，用来垃圾邮件分类。 2. 朴素贝叶斯基础实现 朴素贝叶斯 (naive Bayes) 法是基于 贝叶斯定理与特征条件独立假设 的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独 ...
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2019-01-27 18:58:37
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