贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系的陈述。 ...
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2018-08-29 18:05:12
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机器学习九大算法 朴素贝叶斯分类器 搞懂朴素贝叶斯分类算 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。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 ...
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2018-08-06 13:38:55
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1、模型的定义 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分裂方法。首先我们来了解下贝叶斯定理和所要建立的模型。对于给定的数据集 假定输出的类别yi ∈ {c1, c2, ...., ck}，朴素贝叶斯通过训练数据集的来学习联合概率分布P(x|y)。但是直接求联合概率分布P(x|y)一般比较难， ...
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2018-07-12 21:47:32
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理论 什么是朴素贝叶斯算法？ 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性 ...
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2018-07-07 20:41:29
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基础 目标 利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到未知数据上，达到分类或者回归的目标 分类：输出离散，为分类 回归：输出连续，为回归 分类 评价标准 精确率，二分类为例，表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。把正预测为正（TP），把负预测为正（FP）。P=T ...
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2018-07-05 01:25:52
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贝叶斯网络模型 贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论中的一个结论，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式： 贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行
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2018-06-27 15:00:24
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前言 AI时代的到来一下子让人感觉到数学知识有些捉襟见肘，为了不被这个时代淘汰，我们需要不断的学习再学习。其中最常见的就是贝叶斯定理，这个定理最早由托马斯·贝叶斯提出。 贝叶斯方法的诞生源于他生前为解决一个“逆向概率”问题写的一篇文章，而这篇文章是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。在贝叶斯写这篇论 ...
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2018-06-23 14:32:47
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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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0、思想： 对于给定的待分类项x，通过学习到的模型计算后验概率分布，即：在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为x所属的类别。后验概率根据贝叶斯定理计算。 关键：为避免贝叶斯定理求解时面临的组合爆炸、样本稀疏问题，引入了条件独立性假设。用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独 ...
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2018-05-04 14:08:02
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事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O Berger著》等等，但初学者一上来就扔给他一堆英文论文，基本都是半途而废 ...
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2018-04-20 22:01:17
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