朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他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的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

朴素贝叶斯算法要理解一下基础： 【朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于贝叶斯定理】 1朴素贝叶斯的概念【联合概率分布、先验概率、 条件概率**、全概率公式】【条件独立性假设、】 极大似然估计 2优缺点 【优点： 分类效率稳定；对缺失数据不敏感，算法比较简单 ...

，要么是条件分布。但是朴素贝叶斯却是生成方法，该算法原理简单，也易于实现。 1，基本概念 　　朴素贝叶斯： ...

一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条 ...

　　前面一个博客我们用Scikit-Learn实现了中文文本分类的全过程，这篇博客，着重分析项目最核心的部分分类算法：朴素贝叶斯算法以及KNN算法的基本原理和简单python实现。 3.1 贝叶斯公式的推导 　　简单介绍一下什么是贝叶斯： 　　 　　让我们从一个故事 ...

概念： 　　贝叶斯定理：贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述 　　朴素贝叶斯：朴素贝叶斯 ...

朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：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 ...