朴素贝叶斯
条件概率 •设A，B为任意两个事件，若P(A)>0，我们称在已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率为条件概率，记为P(B|A)，并定义 乘法公式 •如果P(A)>0 ...
原文：朴素贝叶斯（NB）复习总结
摘要： .算法概述 .算法推导 .算法特性及优缺点 .注意事项 .实现和具体例子 .适用场合 内容： .算法概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。 之所以称之为 朴素 ，是因为贝叶斯分类只做最原始 最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的 假设某样本x有a ,...,aM个属性, ...
2017-01-16 09:41 0 1542 推荐指数：
相关推荐
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯的应用 朴素贝叶斯模型是文本领域永恒的经典，广泛应用在各类文本分析的任务上。只要遇到了文本分类问题，第一个需要想到的方法就是朴素贝叶斯，它在文本分类任务上是一个非常靠谱的基准(baseline)。 比如对于垃圾邮件的分类，朴素贝叶斯 ...
贝叶斯和朴素贝叶斯是啥
目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例：长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...
朴素贝叶斯分类
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...
朴素贝叶斯详解
朴素贝叶斯详解 此博客参考借鉴算法学习者的blog,链接地址如下：https://blog.csdn.net/AMDS123/article/details/70173402#reply%23reply 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。而朴素贝 ...
朴素贝叶斯方法
目录 贝叶斯公式 极大似然估计 贝叶斯估计 朴素贝叶斯算法 频率 VS 概率 贝叶斯公式 贝叶斯公式： \[P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} \] 在\(B\)出现的前提下\(A\)出现的概率 ...
浅谈朴素贝叶斯
贝叶斯公式 贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P ...
贝叶斯之朴素解读
总共有4节内容，如果你对贝叶斯分类已经熟悉，只想看看它在图像分类中的应用，请直接跳到第4节。 1、 ...