1. 前言 前面博客介绍了CTR预估中的贝叶斯平滑方法的原理http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6389222.html。 这篇博客主要是介绍如何对贝叶斯平滑的参数进行估计，以及具体的代码实现。 首先，我们回顾一下前文中介绍的似然函数，也就是我们需要进行 ...

叶斯却是生成方法，这种算法简单，也易于实现。 1.基本概念 朴素贝叶斯：贝叶斯分类是一类分类算法的 ...

朴素贝叶斯分类原理 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入\(x\),利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出\(y\)。 特征独立性假设：在利用贝叶斯定理进行预测时，我们需要求解条件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...

一、朴素的贝叶斯算法原理 　　贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据，朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种，朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式： 　　（1）概率乘法公式： 　　　　　　　　　　　　　　P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 其实。介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯判断的资料、书籍不少，比方《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络 ...

1 贝叶斯方法 长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中 ...

朴素贝叶斯python代码实现（西瓜书） 摘要： 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候， 使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。 朴素贝叶斯 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯之所以称这为朴素，是因为假设了各个特征是相互 ...

概念： 　　贝叶斯定理：贝叶斯理论是以18世纪的一位神学家托马斯.贝叶斯(Thomas Bayes)命名。通常，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；然而，这两者是有确定的关系的，贝叶斯定理就是这种关系的陈述 　　朴素贝叶斯：朴素贝叶斯 ...