朴素贝叶斯分类器一、贝叶斯定理所谓"条件概率"（Conditional probability），就是指在事件B发生的情况下，事件A发生的概率，用P(A|B)来表示。根据文氏图，可以发现同理可得，所以，即其中，P(A)称为"先验概率"（Prior probability），即在B事件发生之前，我们对...
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2014-09-30 20:38:00
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今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）。
相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生，因为在概率论中有一条重要的公式，就是以贝叶斯命名的，这就是“贝叶斯公式”...
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2014-09-30 10:02:52
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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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2014-09-27 17:36:30
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源代码下载：NaviveBayesClassify.rarPreface文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类...
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2014-09-18 22:02:34
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ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量...
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2014-08-31 11:46:11
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2014-08-26 09:53:05
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Naive Bayesian classification（朴素贝叶斯分类）...
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2014-08-22 16:19:39
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机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。
机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，最终可以将实际的数据分到合适的类别中
监督学习算法：预测目标变量的值
k-means算法，线性回归
朴素贝叶斯算法，局部加权线性回归
支持向量机，ridge回归
决策树，lasso最小回归系数估计
无监督学习算法：不需要预测目标变量的值
k-均值，最大期望算法
DBS...
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2014-08-22 14:28:59
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1. 基本方法设$X, Y$分别是定义在输入空间和输出空间上的随机变量。$P(X,Y)$是$X$和$Y$的联合概率分布。训练数据集\begin{equation}T = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2),...,(x_n, y_n) \}\end{equation}由$P(X,Y)$...
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2014-08-22 08:10:05
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这两天看了下朴素贝叶斯分类器，在这里根据自己的理解做个简单笔记，也顺便整理一下思路。 一、简介 1. 什么是朴素贝叶斯分类器？ 朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单概率分类器。基于独立假设的意思是假设样本每个特征与其他特征都不相关，例如，一个物体具有颜色、大小、重量和材质等特征，...
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2014-08-17 14:16:12
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