朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。实现简单、学习和预测的效率都很高,是一种常用的分类方法。贝叶斯分类器是一个统计分类器。它们能够预测类别所属的概率。接下来将介绍贝叶斯定理和特征条件独立假设。 准备知识 条件概率:若Ω是全集,A、B是其中的事件(子集),P表示事件 ...
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2016-09-14 12:34:23
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1. 贝叶斯定理: (1) P(A^B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A) 由(1)得 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/[p(B)] 贝叶斯在最基本题型: 假定一个场景,在一所高中男女比例为4:6, 留长头发的有男学生有女学生, 我们设定女生都留长发 , 而男生中有10% ...
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2016-09-01 18:28:54
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naivebayes朴素贝叶斯分类器原理公式分解:1.p(word|categroy)=p(分类category的文档中出现word的文档总数)/分类category总文档数p(word|categroy)意思为在category分类中word出现的概率2.p(doc|categroy)=p(word1|categroy)*p(word2|categroy)*...*p(wordn|categroy)p(doc|cat..
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2016-07-19 14:08:00
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我们知道,对于人类来说学习通常是指通过经验获得知识从而导致可度量的行为变化。也就是说我们通过经验获得了知识,然后这些知识又对我们未来的行为产生了影响。而机器学习则是让机器来进行学习,因此我们也可以认为机器学习同样是让机器通过经验(在计算机中表现为数据)获得知识(知识即为我们的模型),然后基于这些知识(模型)来对我们未来的行为产生影响(即不同的模型在接收到未来的新数据可能会得到不同的label)。对于...
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2016-07-15 21:35:49
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可以转载,禁止修改。转载请注明作者以及原文链接 注:本文是从贝叶斯分类器的角度来讨论判别分析,有关贝叶斯分类器的概念可参考文末延伸阅读第1-2篇文章。至于Fisher判别分析,未来会连同PCA一同讨论。 判别分析也是一种分类器,与逻辑回归相比,它具有以下优势: 当类别的区分度高的时候,逻辑回归的参数 ...
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2016-06-18 06:42:43
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目录:
1、朴素贝叶斯分类器的原理
2、朴素贝叶斯分类器的流程
3、朴素贝叶斯分类器的应用
4、朴素贝叶斯分类器的不足
5、其他贝叶斯分类器
先给一些基础知识:
表示事件B已经发生的前提下,事件A发生的概率,叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为:。
贝叶斯定理之所以有用,是因为我们在生活中经常遇到这种情况:我们可以很容易直...
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2016-06-04 13:40:06
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本章内容□使用概率分布进行分类□学习朴素贝叶斯分类器□解析RSS源数据口使用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度 前两章我们要求分类器做出艰难决策,给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过,分类器有时会产生错误结果,这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果,同时给出这个猜测的概率估计值。 ...
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2016-05-01 16:21:50
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分类:分类的意义 传统意义下的分类:生物物种预测:天气预报决策:yes or no分类的传统模型分类(判别分析)与聚类有什么差别?有监督学习,无监督学习,半监督学习 常见分类模型与算法 线性判别法距离判别法贝叶斯分类器决策树支持向量机(SVM)神经网络 文本挖掘典型场景 网页自动分类垃圾邮件判断评论 ...
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2016-04-23 18:12:03
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http://www.ruanyifeng.com/blog/algorithm/ 2015年 理解矩阵乘法(43@2015.09.01) 蒙特卡罗方法入门(28@2015.07.27) 泊松分布和指数分布:10分钟教程(41@2015.06.10) 2013年 朴素贝叶斯分类器的应用(43@201 ...
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2016-04-20 00:10:03
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下面信息所有是作者的个人理解,记录下来方便用简单的视角去理解复杂的问题,当中不乏胡说八道和想当然,如有与事实不符的地方,请大家多多批评指正! 图像分类器最早诞生的应该是贝叶斯分类器: 为什么?由于贝叶斯网络实际上就是把各种可能性串联起来。全然符合人脑的推理过程, 朴素贝叶斯分类器:贝叶斯网络实际上是 ...
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2016-04-09 21:57:51
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