[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...
原文：【机器学习实战】第4章 朴素贝叶斯（Naive Bayes）
第 章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础 贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。 贝叶斯理论 amp 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示： 我们现在用 p x,y 表示数据点 ...
2017-09-03 23:05 0 11710 推荐指数：
相关推荐
Python机器学习算法 — 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法 -- 简介 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。 和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive ...
【机器学习速成宝典】模型篇05朴素贝叶斯【Naive Bayes】（Python版）
目录 先验概率与后验概率 条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用：遇到连续变量怎么办？(多项式分布，高斯分布) Python代码(sklearn库 ...
机器学习---用python实现朴素贝叶斯算法（Machine Learning Naive Bayes Algorithm Application）
在《机器学习---朴素贝叶斯分类器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理。现在，让我们来实践一下。 在这里，我们使用一份皮马印第安女性的医学数据，用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本，我们先 ...
【Spark机器学习速成宝典】模型篇04朴素贝叶斯【Naive Bayes】（Python版）
目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文：http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回 ...
机器学习---朴素贝叶斯与逻辑回归的区别（Machine Learning Naive Bayes Logistic Regression Difference）
朴素贝叶斯与逻辑回归的区别： 朴素贝叶斯 逻辑回归 生成模型（Generative model） 判别模型（Discriminative model） 对特征x和目标y的联合分布P(x,y ...
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes） 阅读目录 一、病人分类的例子 二、朴素贝叶斯分类器的公式 三、账号分类的例子 四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文 ...
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式：就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度，求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...