一、朴素贝叶斯分类算法简述 1、贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子。设某工厂有甲、乙、丙三个车间生产同一种产品，已知各车间的产量分别占全厂产量的25%、35%、40%，而且各车间的次品率依次为5%、4%、2%。现问： (1)生产的产品是次品的概率是多少？ (2)如果是次品，该次品是甲工厂生 ...
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2018-05-31 23:03:40
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一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X的情况下求Yk类别的概率，而 ...
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2018-05-23 17:02:32
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朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算: 每个类的概率。 每个类给定每个x值的条件概率。 一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地 ...
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2018-05-18 00:30:36
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一、前述 机器学习算法中，有种依据概率原则进行分类的朴素贝叶斯算法，正如气象学家预测天气一样，朴素贝叶斯算法就是应用先前事件的有关数据来估计未来事件发生的概率。 二、具体 1、背景--贝叶斯定理引入对于两个关联事件（非独立事件）A和B，同时发生的概率为：P(AB)=P(A|B)P(B)=P(B|A) ...
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2018-04-07 17:49:38
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算法描述： 输入：训练数据$T={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{N},y_{N})}$，其中$x_{i}=(x_{i}^{(1)},x_{i}^{(2)},...,x_{i}^{(n)})$，$x_{i}^{(j)}$是第i个样本的第j个特征，$x_{i}^ ...
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2018-02-28 01:06:31
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一 、朴素贝叶斯算法概述 前面我们讲过KNN分类算法和决策树分类算法，两者最终都是预测出实例的确定的分类结果，但是，有时候分类器会产生错误结果；本章要学的朴素贝叶斯分类算法则是给出一个最优的猜测结果，同时给出猜测的概率估计值。 朴素贝叶斯对一个测试样本分类时，通过比较p(y=0|x)和p(y=1|x ...
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2018-02-12 13:46:49
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1.C4.5算法 2. k 均值聚类算法 3.支持向量机 4. Apriori 关联算法 5.EM 最大期望算法 Expectation Maximization 6、PageRank 算法 7、AdaBoost 迭代算法 8、kNN 算法 9、朴素贝叶斯算法 10、CART 分类算法。 1.C4. ...
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2018-02-05 10:40:41
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朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)(续学习笔记四) 两个朴素贝叶斯的变化版本 x_i可以取多个值，即p(x_i｜y)是符合多项式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的，比如说房间的面积可以进行离散分类，然后运用这个朴素贝叶斯算法 ...
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2018-01-28 00:11:33
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本文介绍朴素贝叶斯算法如何对文本进行分类。比如，每个用户的购物评论就是一篇文本，识别出这篇文本属于正向评论还是负面评论 就是分类的过程，而类别就是：{正面评论，负面评论}。正面评论为Positive，用标识符'+'表示；负面评论为Negative，用标识符'-'表示。 一，分类目标 寻找文本的某些特 ...
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2017-12-29 20:56:36
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关于本文说明，本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890，本文来自笔者于2017年12月12日 13:03:46所撰写内容（http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78738552）。 本文根据最近学习 ...
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2017-12-22 22:52:30
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