朴素贝叶斯分类由条件概率：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。其基本求解公式为：。得出贝叶斯定理朴素贝叶斯的思想基础是：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。整个朴素贝叶斯分类分为三个阶段： ...
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2015-10-29 20:02:08
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机器学习和数据挖掘推荐书单机器学习和数据挖掘推荐书单有了这些书，再也不愁下了班没妹纸该咋办了。慢慢来，认真学，揭开机器学习和数据挖掘这一神秘的面纱吧！《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Log...
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2015-10-27 15:03:48
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原文：http://www.blogchong.com/post/NaiveBayes.html1文档说明该文档为朴素贝叶斯算法的介绍和分析文档，并且结合应用实例进行了详细的讲解。其实朴素贝叶斯的概念以及流程都被写烂了，之所以写这些是方便做个整理，记录备忘。而实例部分进行了详细的描述，网络上该实例比...
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2015-10-24 23:27:28
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2015-10-24 18:59:08
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1、朴素贝叶斯假设 ????为了处理这种维数过高的情况，我们做一个假设：X的每一维特征之间都是独立的。这也就是朴素贝叶斯假设。 根据独立分布的条件，我们就能够容易地写出P（d|C），如下： ????...
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2015-10-22 01:41:48
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K-means也是聚类算法中最简单的一种了，但是里面包含的思想却是不一般。最早我使用并实现这个算法是在学习韩爷爷那本数据挖掘的书中，那本书比较注重应用。看了Andrew Ng的这个讲义后才有些明白K-means后面包含的EM思想。 聚类属于无监督学习，以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y...
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2015-10-15 15:53:33
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背景：广告商往往想知道关于一个人的一些特定人口统计信息，以便能更好地定向推销广告。我们将分别从美国的两个城市中选取一些人，通过分析这些人发布的信息，来比较这两个城市的人们在广告用词上是否不同。如果结论确实不同，那么他们各自常用的词是那些，从人们的用词当中，我们能否对不同城市的人所关心的内容有所了解。...
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2015-10-08 00:31:45
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1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较...
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2015-10-06 23:29:28
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主要内容：1、动机2、基于朴素贝叶斯的文本分类器3、python实现一、动机之前介绍的朴素贝叶斯分类器所使用的都是结构化的数据集，即每行代表一个样本，每列代表一个特征属性。但在实际中，尤其是网页中，爬虫所采集到的数据都是非结构化的，如新闻、微博、帖子等，如果要对对这一类数据进行分类，应该怎么办呢？例...
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2015-10-06 16:41:21
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贝叶斯定理是统计学的一种分类的方法最简单的贝叶斯分类方法称为朴素贝叶斯分类的方法朴素贝叶斯法的一个重要条件是即一个属性值对分类的影响独立于其他属性值 也称为类条件独立性p(H|X)=p(X|H)P(H)/P(X) 其中已经知道后者求前者，。即是后验=似然X先验/证据因子朴素贝叶斯方法易于实现 ，而....
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2015-10-05 15:32:37
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