07 朴素叶贝斯算法 概率基础 1. 概率： 一件事情发生的可能性 2. 联合概率： 包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。P(A,B) P(A, B) = P(A)P(B) 3. 条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下发生的概率。 P(A|B) P(A1,A2 | B) = P(A1 | ...
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2019-11-22 01:17:25
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朴素贝叶斯分类器 (naive bayes classifier, NBC) 是一种常见且简单有效的贝叶斯分类算法。对已知类别，朴素贝叶斯分类器在估计类条件概率时假设特征之间条件独立。这样的假设，可以使得在有限的训练样本下，原本难以计算的联合概率 $P(X_1, X_2, \cdots, X_n | ...
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2019-11-07 19:14:57
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是基本算法，和决策树一样，是树模型中的基础算法，朴素贝叶斯是贝叶斯中的一个算法，是基于统计学的，在文本处理领域应用广泛。 需要先掌握贝叶斯定理： 联合概率（两个事件同时发生的概率） 条件概率（事件A发生的情况下，B的概率）= AB的联合概率/A发生的概率 乘法公式：条件概率变形 联合概率—天剑概率— ...
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2019-10-30 18:15:05
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1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 频率与概率 1.4 古典概型 1.5 条件概率 1.6 独立性 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续性随机变量及其密度函数 3.1 二维随机变量 ...
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2019-10-29 23:20:19
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 条件概率# 一、条件概率简介条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：$p(A... ...
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2019-10-16 17:37:12
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假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=... ...
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2019-10-09 19:28:33
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假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？举例来说，有个测试样本，其特征F1出现了（F1=1），那么就计算P(C=0|F1=... ...
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2019-10-09 15:31:42
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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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随机事件和概率 基础概念 ? 随机试验 ? 样本点和样本空间 ? 随机事件 随机事件的概率 ? 例子 条件概率 ? 定义 ? 例子 事件的独立性 ? 定义 ? 例子 全概率公式和贝叶斯公式 全概率公式 贝叶斯公式 实例 随机变量, 期望和方差 随机变量 ? 定义 ? 例子 概率分布 ? 定义 ? 性 ...
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2019-10-03 19:50:34
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逐点互信息(PIM)：用来衡量两个事物的相关性 定义如下： 在概率论中，我们知道，如果x跟y不相关，则 P(x,y) = P(x)P(y)。二者相关性越大，则 P(x,y) 就相比于 P(x)P(y) 越大。根据条件概率公式，你还可以写成 这也很好理解，在y出现的情况下x出现的条件概率 p(x|y) ...
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2019-10-03 10:21:48
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