案例三比较简单，不需要自己写公式算法，使用了R自带的naiveBayes函数。 代码如下： 预测结果为： 和原数据一样！ *********************************这里是分割线************************************** 我们再拿这个方法来预测 ...
分类：
编程语言 时间：
2016-05-25 14:59:32
阅读次数：
434
接着案例一，我们再使用另一种方法实例一个案例 直接上代码： 预测结果为： 可见该苹果的口味为：bad *********************************************这里是分割线************************************************ ...
分类：
编程语言 时间：
2016-05-25 14:55:03
阅读次数：
205
======================================================================
本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行，并进行部分翻译，如有错误，请大家指正
转载请注明出处，谢谢
==================================================...
分类：
编程语言 时间：
2016-04-29 17:33:51
阅读次数：
792
分类实际上就是按照某种标准来给对象贴标签，然后再根据标签进行区分，基于概率统计的贝叶斯分类算法是最常见的分类算法，也是目前垃圾文本识别领域应用最广泛的算法。 使用贝叶斯分类算法进行二分类大致可分为这几个步骤： 收集大量的垃圾内容和非垃圾内容语料，建立训练的垃圾语料集和正常内容的语料集。 对语料文本进
分类：
编程语言 时间：
2016-01-28 15:20:32
阅读次数：
137
1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较...
分类：
编程语言 时间：
2015-10-06 23:29:28
阅读次数：
456
NLTK是Python的一个自然语言处理的模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。以下，就使用上一篇文中提到的数据，来应用这个模块实现朴素贝叶斯分类。NLTK的实现更加泛化，所以在应用到我们的数据上时需要做一点的转化。
首先来看一下NLTK官方文档中给出的一个简单明了的例子，在了解这个例子之后，再设法将同样的模型应用到自己的数据集上。官方给出的例子是英文名中，在知道名字中最后一个字母后，判断...
分类：
其他好文 时间：
2015-08-10 20:10:15
阅读次数：
651
该节主要是把《机器学习实战》书上第三章关于决策树的相关代码照样子实现了一遍。对其中一些内容作了些补充，对比ID3与C45区别，同时下载了一个大样本集实验决策树的准确率。首先，对于决策树的原理，很多很好的博客值得一看：从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM决策树算法总结这两个已经详解了关于决策树的所有，慢慢品读吧。下面是书上外加添加的部分程序，首先是tree.py里面的程序：import ope...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-31 22:01:49
阅读次数：
282
1.贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理
已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率：
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...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-21 14:46:43
阅读次数：
121
转自:http://www.letiantian.me/2014-10-12-three-models-of-naive-nayes/朴素贝叶斯是一个很不错的分类器，在使用朴素贝叶斯分类器划分邮件有关于朴素贝叶斯的简单介绍。若一个样本有n个特征，分别用[latex]x_{1},x_{2},...,x...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 11:10:43
阅读次数：
158
转自:http://blog.163.com/jiayouweijiewj@126/blog/static/1712321772010102802635243/琢 磨了两天，对于朴素贝叶斯的原理弄得很清楚，可是要做文本分类，看了好多文章知道基于朴素贝叶斯公式，比较出后验概率的最大值来进行分类，后验概...
分类：
编程语言 时间：
2015-07-10 11:00:10
阅读次数：
225
