相同 逻辑回归和朴素贝叶斯都是对条件概率$p(y|X)$进行建模，使得最终的分类结果有很好的解释性。 不同 具体流程 + 逻辑回归： 假设$p(y=1|X)$满足逻辑函数$h(z)=1/(1+exp( z)),z=XW+b$，即$$p(y=1|X)=\frac{1}{1+exp( XW b)}$$， ...
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2018-04-20 23:29:55
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传送门：http://uoj.ac/problem/299 题目良心给了Bayes定理，但对于我这种数学渣来说并没有什么用。 先大概讲下相关数学内容： 1.定义：$P(X)$ 表示事件$X$发生的概率，$E(X)$表示随机变量$X$的期望值，$P(A|B)$表示已知$B$发生，$A$发生的概率，$P ...
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2018-04-18 20:15:39
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https://www-users.cs.umn.edu/~kumar001/dmbook/slides/chap4_naive_bayes.pdf -- textbook https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/naive-bayes-explai ...
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2018-04-07 13:57:15
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闲来无聊，整理下，以飨各位 K-means，如何用hadoop实现k-meansnaive bayes和logistic regression的区别LDA的原理和推导做广告点击率预测，用哪些数据什么算法推荐系统的算法中最近邻和矩阵分解各自适用场景 需要进行公式推导的 SVM LR 贝叶斯 LSTM ...
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2018-04-06 18:40:44
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造轮子是那帮搞研究的“科学家”干的事情（类似E&E里的explore），“工程师”的职责是利用已有的东西解决问题（类似E&E里的exploit）。 其次，即使以工程师的角色解决业务问题，要想做好也有很多工作要做，不是“抽特征跑现成模型”能概括的，见下图吧。 作者：lambdaJi链接：https:/ ...
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2018-03-24 14:58:52
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朴素贝叶斯(naive bayes) 标签： Python 机器学习 主要參考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》 1.朴素贝叶斯分类原理 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描写叙述： 贝叶斯定理（维基百科） 通常，事件A在事件 ...
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2018-03-21 11:36:14
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1 朴素贝叶斯法的学习与分类1.1 基本原理2 参数估计2.1 极大似然估计2.2 算法2.3 贝叶斯估计 1 朴素贝叶斯法的学习与分类 Naive Bayes是基于贝叶斯定理和特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据，首先基于特征条件独立学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定 ...
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2018-03-02 22:12:08
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RSS源介绍：https://zhidao.baidu.com/question/2051890587299176627.html http://www.rssboard.org/rss-profile 这个老铁讲的好：https://www.cnblogs.com/MrLJC/p/3731213. ...
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2018-02-10 13:57:53
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朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)(续学习笔记四) 两个朴素贝叶斯的变化版本 x_i可以取多个值，即p(x_i｜y)是符合多项式分布的，不是符合伯努利分布的。其他的与符合伯努利的情况一样。(同时也提供一种思路将连续型变量变成离散型的，比如说房间的面积可以进行离散分类，然后运用这个朴素贝叶斯算法 ...
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2018-01-28 00:11:33
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Acting under uncertainty 1. Summarizing uncertainty In many domains, the agent’s knowledge can at best provide only a degree of belief in the relevant ...
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2018-01-13 23:41:00
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