机器学习（五）—朴素贝叶斯
最近一直在看机器学习相关的算法，今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后，通过Python编程加以实现。 一 朴素贝叶斯概述 ...
原文：机器学习之朴素贝叶斯法
转载请注明出处：http: www.cnblogs.com Peyton Li 朴素贝叶斯法是机器学习模型中一个比较简单的模型，实现简单，比较常用。 是定义在输入空间上的随机向量，是定义在输出空间上的随机变量。是和的联合概率分布。训练数据集由独立同分布产生。 朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布。具体地，学习一下先验概率分布及条件概率分布。 先验概率分布，条件概率分布，，于是学习到联合概率 ...
2017-09-17 22:20 0 1063 推荐指数：
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的条件下都是条件独立的。 1、朴素贝叶斯朴素在哪里？ 简单来说：利用贝叶斯定理求解联合概率P( ...
机器学习-朴素贝叶斯
概率分类器: 朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征质检的概率关系的有监督学习算法, 是一种专注分类的算法, 朴素贝叶斯的算法根源是基于概率论和数理统计的贝叶斯理论, 因此它是根正苗红的概率模型. 关键概念: 联合概率: X取值为x和Y的取值为y, 两个事件同时发生的概率, 表示 ...
机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...
机器学习--用朴素贝叶斯分类法辨别男女声音
和前面介绍到的kNN，决策树一样，贝叶斯分类法也是机器学习中常用的分类方法。贝叶斯分类法主要以概率论中贝叶斯定理为分类依据，具有很广泛的应用。本文通过一个完整的例子，来介绍如何用朴素贝叶斯分类法实现分类。主要内容有下： 1、条件概率与贝叶斯定理介绍 2、数据集选择及处理 ...
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3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成： \[p ...
机器学习--朴素贝叶斯模型原理
朴素贝叶斯中的朴素是指特征条件独立假设, 贝叶斯是指贝叶斯定理, 我们从贝叶斯定理开始说起吧. 1. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系 1). 什么是条件概率? 如果有两个事件A和B, 条件概率就是指在事件B发生的条件下, 事件A发生的概率, 记作P(A|B ...
机器学习回顾篇（5）：朴素贝叶斯算法
注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 说到朴素贝叶斯算法，很自然地就会想到贝叶斯概率公式，这是我们在高中的时候就学过的内容，没错，这也正是朴素贝叶斯算法的核心，今天我们也从贝叶斯概率公式开始，全面撸一撸朴素贝叶斯算法 ...