github：代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 朴素贝叶斯是什么   依据《统计学方法》上介绍： 朴素贝叶斯法（Naive Bayes）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。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 ...

我理解的朴素贝叶斯模型 我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 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 ...

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 ...