Infer.NET机器学习翻译系列文章将进行连载，感兴趣的朋友请收藏或关注 本博客所有文章分类的总目录：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录：http ...

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本博客所有文章分类的总目录链接：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 1.微软Infer.NET机器学习组件目录 1. Infer.NET连载(一)介绍 2. Infer.NET连载(二)贝叶斯分类器例子 后续继续更新中 ...

本人原创，转载请注明来自 http://www.cnblogs.com/digging4/p/3884385.html 1、引子 朴素贝叶斯方法是一种使用先验概率去计算后验概率的方法，其中朴素的意思实际上指的是一个假设条件，后面在举例中说明。本人以为，纯粹的数学推导固然有其严密性、逻辑性的特点 ...

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 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，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系 ...

一、内容大纲 1，贝叶斯定理 一、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？ 举例来说，有个测试 ...

朴素贝叶斯分类器是一个以贝叶斯定理为基础，广泛应用于情感分类领域的优美分类器。本文我们尝试使用该分类器来解决上一篇文章中影评态度分类。 1、贝叶斯定理 假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示： 上式表示 ...

.NET平台机器学习资源汇总，有你想要的么？ 接触机器学习1年多了，由于只会用C#堆代码，所以只关注.NET平台的资源，一边积累，一边收集，一边学习，所以在本站第101篇博客到来之际，分享给大家。部分用过的 ，会有稍微详细点的说明，其他没用过的，也是我关注的，说不定以后会用上。机器学习 ...