R语言学习笔记—朴素贝叶斯分类
朴素贝叶斯分类（naive bayesian，nb）源于贝叶斯理论，其基本思想：假设样本属性之间相互独立，对于给定的待分类项，求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率，哪个最大，就认为待分类项属于那一类别。邮箱内垃圾邮件的筛选即应用朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯分类实现的三阶 ...
原文：R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（转）
一 贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为：各特征彼此独立 第二个为且对被解释变量的影响一致，不能进行变量筛选。但是很多情况这一假设是无法做到的，比如解决文本分类时，相邻词的关系 近义词的关系等等。彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到，同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性 。 此时，更具普遍意义的贝叶斯网络在特征彼此不独立情况下，可进 ...
2016-08-18 15:23 0 2019 推荐指数：
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