朴素贝叶斯原理、实例与Python实现
初步理解一下：对于一组输入，根据这个输入，输出有多种可能性，需要计算每一种输出的可能性，以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出。 那么，如何来解决这个问题呢？ 贝叶斯给出了另一个思路。根据历史记录来进行判断。 思路是这样的： 1、根据贝叶斯公式：P（输出|输入）=P（输入|输出）*P ...
原文：朴素贝叶斯算法原理及Spark MLlib实例(Scala/Java/Python)
朴素贝叶斯 算法介绍： 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。 朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别作为此待分类项应属的类别。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 有类别集合。 计算。 如果，则。 那么现在的关键就是如何计算第 步 ...
2018-06-12 13:53 0 1209 推荐指数：
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贝叶斯的应用 过滤垃圾邮件 贝叶斯分类器的著名的应用就是垃圾邮件过滤了，这方面推荐想详细了解的可以去看看《黑客与画家》或是《数学之美》中对应的章节，贝叶斯的基础实现看这里 数据集 两个文件夹，分别是正常邮件和垃圾邮件，其中各有25封邮件 测试方法 从50封邮件中随机选取10封 ...
朴素贝叶斯算法原理及实现
朴素贝叶斯算法简单高效，在处理分类问题上，是应该首先考虑的方法之一。 1、准备知识 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。 这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下 ...
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一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...
朴素贝叶斯算法原理
1.贝叶斯定理 设X是数据元组。在贝叶斯的术语中，X看做是证据。通常，X用n个属性集的测量值描述。令H为某种假设，如数据元组X属于某个特定类C。对于分类问题，希望确定给定证据或者观测数据元组X,假设H成立的概率为P(H|X)。换言之，给定X的属性描述，找出元组X属于类C的概率 ...
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朴素贝叶斯算法python实现
朴素贝叶斯是一种十分简单的分类算法，称其朴素是因为其思想基础的简单性，就文本分类而言，他认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的，即一个对象的特征向量中的每个维度都是互相独立的。这是朴素贝叶斯理论的思想基础。 朴素贝叶斯分类的正式定义： 设x={}为一个待分类项，而每个a为x的一个特征 ...