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 ...
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 .html 返回目录 朴素贝叶斯代码 Spark Python 代码里数据:https: pan.baidu.com s jHWKG I 密码:acq 返回目录 ...
2017-12-11 16:24 0 1256 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
第4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 & ...
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) 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 ...
目录 一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归、广义线性回归、非线性回归的关系 什么是极大似然估计 逻辑斯谛回归(Logistic回归) 多类分类Logistic回归 Python代码(sklearn库) 一元线性回归 ...