一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理（比如常见的：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性）。 朴素的含义是各特征相互独立，且同等重要。某些 分类算法均以贝叶斯定理为基础。由此产生了 朴素贝叶斯分类算法。 朴素贝叶斯分类算法的思想基础是：对于给出 ...

　　朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类算法。朴素贝叶斯想必是很多人在刚学习机器学习时想去第一个学习的算法，因为它朴素呀、简单呀（我记得当时的想法就是这样）。它真的那么简单么？今天我们就来讨论一下这个“简单”的机器学习算法。 贝叶斯定理 ...

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 （1）分类：给数据贴标签，通过分析已有的数据特征，对数据分成几类，已知分类结果。然后引入新数据对其归类。分类可以提高认知效率，较低认知成本。 （2）聚类：不知分类结果，通过数据一定的相似性，把那些相似的数据聚集在一起 ...

一、算法介绍 朴素贝叶斯法，简称NB算法，是贝叶斯决策理论的一部分，是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法： 首先理解两个概念： · 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现； · 后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻 ...

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 ...

朴素贝叶斯最著名的一个应用：电子邮件垃圾过滤。 准备数据：切分文本 采用正则表达式和split（）函数进行，和Java语言的字符串分割基本类似，略去不讲 第一个函数传入一个字符串，将其转化成字符串列表，并且去掉少于两个字符的字符串，并将所有字符串转换为小写 第二个 ...

待处理的数据为放在两个文件夹中的各25个txt文本，文本信息为电子邮件内容，文件夹spam中的25个邮件都是正常邮件；ham中的25个邮件是垃圾邮件； 利用朴素贝叶斯算法，训练分类器，采取交叉验证的方式，结果证明，分类器能够很好的识别垃圾邮件； 代码主要参考【机器学习实战 ...