一. 贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素是因为其思想基础的简单性：就文本分类而言，它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象 的特征向量中每个维度都是相互独立的。例如，黄色是苹果和梨共有的属性，但苹果 和梨是相互独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。现在我们 ...
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2017-05-05 18:25:59
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二、本周研究内容。 1、 贝叶斯算法的基本概念和原理： 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合。 3、计算 ...
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2017-03-07 22:56:18
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朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类，更具体的情形是邮件过滤系统。本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分类算法的邮件过滤系统的具体实现。 ...
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2017-01-19 09:33:39
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（上接第二章） 2.3 分类算法：朴素贝叶斯 2.3.1 贝叶斯公式推导（略） 分类的流程： 第一阶段：训练数据生成训练样本集：TF-IDF 第二阶段：对每个类别计算p（yi）。 第三个阶段：对每个特征属性计算所有划分的条件概率 第四个阶段：对每个类别计算P(x|yi)P（yi）。 第五个阶段：以P ...
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2016-12-29 19:24:43
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1、介绍 朴素贝叶斯方法，朴素指特征条件独立，贝叶斯指贝叶斯定理。算法可用来做分类，既可以是判别模型，也可以是生成模型。训练的时候，学习输入输出的联合概率分布，分类的时候，利用贝叶斯定理计算后验概率最大的输出。一句话总结：根据先验概率和条件概率分布，得到联合概率分布。如下所示： 2、模型讲解 条件概 ...
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2016-11-29 17:12:09
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之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。 1. scikit-learn 朴素贝叶斯类库概述 朴素贝叶斯是一类比较简单的算法，scikit-lear ...
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2016-11-17 20:20:11
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Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法，使用contain包含判断，只能一个关键词，而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一、最终的计算公式2 1.5. 。这时我 ...
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2016-10-23 07:49:09
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Atitti 文本分类 以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七、什么是贝叶斯过滤器？1 1.2. 八、建立历史资料库2 1.3. 十、联合概率的计算3 1.4. 十一、最终的计算公式3 1.5. 。这时我们还需要一个用于比较的门槛值。Paul Graham的门槛值是0. ...
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2016-10-23 07:37:15
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Hello，我就是人见人爱，花见花开，蜜蜂见了会打转的小花。。哈哈，我们终于讲到了当年大学让我头痛不已的贝叶斯。先给个模型： 一：贝叶斯定理 维基百科定义：贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯 ...
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2016-09-13 11:32:29
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C#编程实现 这篇文章做了什么 朴素贝叶斯算法是机器学习中非常重要的分类算法，用途十分广泛，如垃圾邮件处理等。而情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(Natural Language Progressing)中的重要问题，用以对文本进行正负面的判断,以及情感度评分和意见挖掘 ...
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2016-08-08 00:56:04
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