机器学习实战三（Naive Bayes） 前两章的两种分类算法，是确定的分类器，但是有时会产生一些错误的分类结果，这时可以要求分类器给出一个最优的猜测结果，估计概率。朴素贝叶斯就是其中一种。 学过概率论的人对于贝叶斯这个名字应该是相当的熟悉，在学条件概率的时候，贝叶斯公式可谓是一针见血。这里的“朴素 ...
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2018-01-09 14:42:53
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2017-12-15 11:39:48
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bayes公式与机器学习 再从零开始理解 从本科时候（大约9年前）刚接触Bayes公式，只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A) 到硕士期间，机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以“先验概率”，而不知“先验”二字到底从何而来。 再到工作了几年之后重回校园，重新拾起对求 ...
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2017-12-14 23:54:33
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目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1j ...
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2017-12-11 16:45:35
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吴晓晖（组长） 过去两天完成了哪些任务 对手写输入进行了重构，然后重新捋了一下bayes的思路 展示GitHub当日代码/文档签入记录 接下来的计划 推荐算法 还剩下哪些任务 组员：刘帅珍 过去两天完成了哪些任务： 修改完善界面细节 明日计划： 继续完善界面细节 还剩下哪些任务： 完善细节 有哪些困 ...
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2017-12-09 00:04:48
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目录 先验概率与后验概率 什么是朴素贝叶斯 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 什么K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 有一个训练集包含100个实例，属性是皮肤颜色（黑、白、黄 ...
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2017-11-27 23:29:44
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PRML中，说到，概率图模型中，有向图的典型代表是贝叶斯网络，无向图模型的典型代表是马尔科夫随机场。 朴素贝叶斯其实是一种简单的贝叶斯网络。 Priors P(Y) and conditionals P(Xi|Y) for Naïve Bayes provide CPTs for the netwo ...
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2017-11-14 11:36:25
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第四部分： 1.生成学习法 generate learning algorithm 2.高斯判别分析 Gaussian Discriminant Analysis 3.朴素贝叶斯 Navie Bayes 4.拉普拉斯平滑 Navie Bayes 生成学习法： ...
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2017-11-01 14:59:24
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判别分析（discriminant analysis）是一种分类技术。它通过一个已知类别的“训练样本”来建立判别准则，并通过预测变量来为未知类别的数据进行分类。判别分析的方法大体上有三类，即Fisher判别、Bayes判别和距离判别。 Fisher判别思想是投影降维，使多维问题简化为一维问题来处理。 ...
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2017-10-28 11:13:35
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原文链接 1. What is a Bayes net? 贝叶斯网是一个模型。 它反映了正在建模的世界的某些部分的状态，它描述了这些国家如何与概率相关联。 该模型可能是您的房子，或您的汽车，您的身体，您的社区，生态系统，股票市场等。绝对任何东西都可以由贝叶斯网络建模。 模型的所有可能状态都表示可能存 ...
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2017-10-27 11:36:20
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