python机器学习（三）分类算法-朴素贝叶斯
一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条 ...
原文：朴素贝叶斯算法的python实现 -- 机器学习实战
Output: The error rate is: . 背景:为什么要做平滑处理 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库 训练集 中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是 。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为 ，使用连乘计算文本出现概率时也为 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是 。 拉普拉斯的理论支撑 为 ...
2017-11-19 16:26 0 1125 推荐指数：
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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 ...
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声明：本篇博文是学习《机器学习实战》一书的方式路程，系原创，若转载请标明来源。 1 贝叶斯定理的引入 概率论中的经典条件概率公式： 公式的理解为，P（X ，Y）= P（Y，X）<=> P（X | Y）P（Y）= P（Y | X）P （X），即 X 和 Y 同时发生的概率与 Y ...