机器学习(10)之趣味案例理解朴素贝叶斯 转载：https://mp.weixin.qq.com/s/s0v_afLVqtJhZyn3qHlseQ 01 病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 ...
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2017-11-07 22:04:30
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http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51374202 贝叶斯定理：一个例子 其实我们在之前介绍朴素贝叶斯分类器时就介绍过它，如果你有点忘了，这里就通过一个例子来帮你回忆一下。 假设有一所学校，学生中60%是男生和40%是女生。女生穿裤子 ...
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2017-10-08 13:37:41
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引自：http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### ...
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2017-09-28 19:15:39
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贝叶斯分类器 *在垃圾邮件包含某个词的比例是多少（贝叶斯分类器） *（贝叶斯分类器）记录游戏用户（玩多久。花多少的钱，与朋友互动有多少），从中 机器学习 ，看看他离开的概率有多少， 从而可以送一些道具给他，或邀请他参加活动，使他留下来 *百度的新闻分类，爬虫，计算每个词在某类新闻出现的概率比较高，本 ...
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2017-09-17 18:47:26
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一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打 ...
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2017-08-25 18:15:46
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区别： 几种朴素贝叶斯分类器的区别在于对于分布的假设，即假设满足的形式。 一、高斯NB 导入 假设特征的似然函数满足， 和 采用“最大似然估计” 二、Multinomial NB 导入 特征是离散值，通常用样本的概率去估计 为避免有的特征值缺省，一般对样本的概率做Laplace平滑：（a=1时） 三 ...
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2017-08-22 00:19:05
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如果如今要构建一个网络图书馆，我们能够给新进来的书贴上若干个标签，没有机器学习算法的情况下，我们须要给这些书手动分类。是计算机类的呀，还是非计算机类的呀。是小说类的呀。还是非小说类的云云。 那么。我们能够通过让程序自己学习怎样通过一本书上的若干标签来进行图书类别的区分，这样就能够节省非常多人力，这也 ...
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2017-08-21 09:55:28
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书接上文 ：从朴素贝叶斯分类器到贝叶斯网络（上） 三、贝叶斯网络贝叶斯网络（Bayesian Network）是一种用于表示变量间依赖关系的数据结构。有时它又被称为信念网络（Belief Network）或概率网络（Probability Network）。在统计学习领域。概率图模型（PGM，Pro ...
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2017-08-20 21:25:41
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理解贝叶斯公式： 其中 为完备事件组，即 Think Bayes - 我所理解的贝叶斯定理 解决的问题：由A的先验概率、B的后验概率（也叫条件概率）求A的后验概率。 如果 A 和 B 是相互独立的两个事件，那么： 上面的推导过程反过来证明了如果 A 和 B 是相互独立的事件，那么事件 A 发生的概率 ...
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2017-08-18 13:35:31
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1. Scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随机森林，Gradient Boosting，聚类算法和DBSCAN。而且也设计出了Python n ...
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2017-08-16 14:06:01
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