SparkMLib分类算法之朴素贝叶斯分类 （一）朴素贝叶斯分类理解 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。简单来说，朴素贝叶斯分类器假设样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果具有红，圆，直径大概4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 ...
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2017-05-20 00:07:17
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我们能够得到其统计概率密度例如以下： 这样我们就知道该概率密度曲线大致符合正态分布。例如以下图所看到的 大概能够看出它在中心非常集中，边缘非常少，我们能够假定它服从高斯分布（正态分布），其概率密度函数如下： 我们能够得到其统计概率密度例如以下： 这样我们就知道该概率密度曲线大致符合正态分布。例如以下 ...
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2017-05-07 17:38:11
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息在opencv中支持神经网络分类器。本文尝试在python中调用它。和前面的贝叶斯分类器一样。神经网络也遵循先训练再使用的方式，我们直接在贝叶斯分类器的測试代码上做简单改动，完毕两类数据点的分类。首先也是 ...
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2017-04-18 17:07:18
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首先在贝叶斯分类器之前先说贝叶斯理论 (1)贝叶斯分类器 假设有N种可能的分类标记，即为y={c1,c2,...,cN} λij 是将一个真实的标记cj的样本误分类为ci发损失，后验概率P(ci|x)可获得样本x分类为ci的期望，则在样本x上的“条件风险”是 我们需要最小化这个风险，也就是在每个样本 ...
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2017-04-05 20:11:10
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一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状 职业 疾病 打喷嚏 护士 感冒 打喷嚏 农夫 过敏 头痛 建筑工人 脑震荡 头痛 建筑工人 感冒 打喷嚏 教师 感冒 头痛 教师 脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打 ...
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2017-04-05 16:22:21
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1.从文本中构建词向量 将每个文本用python分割成单词，构建成词向量，这里首先需要一个语料库，为了简化我们直接从所给文本中抽出所有出现的单词构成一个词库。 2.利用词向量计算概率p(x|y) When we attempt to classify a document, we multiply ...
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2017-03-28 20:46:16
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1. 朴素贝叶斯分类器 朴素贝叶斯分类器采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立，即假设每个属性独立的对分类结果发生影响。 d为属性数目，xi 为 x 在第 i 个属性上的取值，朴素贝叶斯分类器的表达式为： 令 Dc 表示训练集 D 中第 c 类样本的集合，例如西瓜数据集有两个 ...
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2017-03-07 10:42:32
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1. 贝叶斯决策论 定义： 贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记，下面以多分类任务为例来解释其基本原理。 条件风险：假设有N中可能的类别标记，即 Y={c1,c2,...,cN}, λi ...
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2017-03-06 17:48:24
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文章来源：https://www.dezyre.com/article/top-10-machine-learning-algorithms/202 本人自行翻译，如有错误，还请指出。后续会继续补充实例及代码实现。 3.机器学习算法概述 3.1 朴素贝叶斯分类器算法 手动分类网页，文档，电子邮件或任 ...
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2017-02-13 20:22:01
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