1、准备：(1)先验概率：根据以往经验和分析得到的概率，也就是通常的概率，在全概率公式中表现是“由因求果”的果(2)后验概率：指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，通常为条件概率(但条件概率不全是后验概率)，在贝叶斯公式中表现为“执果求因”的因例如：加工一批零件，甲加工60%，乙加工40%，甲有0...
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2015-06-24 22:23:47
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
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2015-06-23 00:54:23
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类分类原则是一个对象的通过先验概率。贝叶斯后验概率公式后计算。也就是说，该对象属于一类的概率。选择具有最大后验概率的类作为对象的类属。现在更多的研究贝叶斯分类器，有四个，每间：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向...
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2015-06-20 09:06:07
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基于概率的分类方法：朴素贝叶斯贝叶斯决策理论朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以在讲解朴素贝叶斯之前我们先快速简单了解一下贝叶斯决策理论知识。贝叶斯决策理论的核心思想：选择具有最高概率的决策。比如我们毕业选择就业方向，选择C++方向的概率为0.3，选择Java的概率为0.2，选择机器学习的概率为...
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2015-06-16 16:33:26
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1.1、摘要 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。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。1.2、分类问题综述 ...
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2015-06-12 13:23:32
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、 朴素贝叶斯算法 输入：训练数据T＝{(x1，y1),(x2,y2),…,(xN,yN)}， 输出：X的分类 计算先验概率及条件概率 计算朴素贝叶斯概率 选择概率最大的类 拉普拉斯平滑（Laplace smoothing） 朴素贝叶斯两大假设 条件独立假设用于分类的特...
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2015-06-08 23:19:16
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垃圾邮件分类是监督学习分类中一个最经典的案例，本文先复习了基础的概率论知识、贝叶斯法则以及朴素贝叶斯模型的思想，最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现...
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2015-06-07 12:38:08
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贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种，各自是：Naive Bayes、TAN、BAN和GBN。 贝叶斯网络是一个带有概率...
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2015-06-05 13:55:39
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平台：linux（Shell）软件：Weka，SAS，Spss，R，IBM IM，Mathout语言：Java，Python，PHP，MapReduce编程，Ruby数据库：SQL，MySQL算法：数据挖掘算法，机器学习算法，搜索引擎（推荐算法，反作弊，排序）（备注：回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯...
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2015-06-05 00:32:27
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STANFORD机器学习公开课第4-5讲算法，文章主要介绍简单的二分类算法：线性分类器、高斯判别分析、朴素贝叶斯。...
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2015-06-04 13:56:03
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