朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器是一种与线性模型非常相类似的一种分类器。 它的训练速度比线性模型更快，但是泛化能力要强。 主要思想：通过独立查看每个特征来学习参数，并从每个特征中收集简单的类别统计数据 scikit-learn实现了三种朴素贝叶斯分类器：1、GaussianNB分类器（高斯 ...
原文：朴素贝叶斯分类器
什么是朴素贝叶斯分类器 首先看朴素两个字，啥意思呢 它是英文单词 naive 翻译过来的，意思就是简单的，朴素的。 它哪里简单呢，后面会看到的：它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的，这样简化了计算过程 这个假设在现实中不太可能成立，但是呢，研究表明对很多分类结果的准确性影响不大哦。 称为贝叶斯分类器的原因是因为它利用了贝叶斯公式哦 送上贝叶斯公式 首先请看 我写的贝中斯公式相关知识 中的内容， ...
2016-12-01 21:12 0 3631 推荐指数：
相关推荐
朴素贝叶斯分类器
在scikit-learn中，提供了3中朴素贝叶斯分类算法：GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯) 简单介绍： 高斯朴素贝叶斯：适用于连续型数值，比如身高在160cm以下为一类，160-170cm ...
朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）
1. 贝叶斯定理 如果有两个事件，事件 A 和事件 B 。已知事件 A 发生的概率为 ...
朴素贝叶斯分类器及Python实现
贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是 ...
朴素贝叶斯分类器及Python实现
贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布，后验概率(条件概率)是 ...
朴素贝叶斯分类器（MNIST数据集）
P(y|X)=P(y)*P(X|y)/P(X) 样本中的属性相互独立； 原问题的等价问题为： 数据处理为防止P(y)*P(X|y)的值下溢，对原问题取对数，即： ...
朴素贝叶斯分类器 (Naive Bayes Classifier) python实现
简单实现来自b站大神的视频讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 详情可以看视频链接，讲的非常好。 代码和自己做的PPT百度云链 ...
sklearn-MultinomialNB朴素贝叶斯分类器
原型 class sklearn.naive_bayes.MultinomialNB(alpha=1.0, fit_prior=True, class_prior=None) 参数 ...