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 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/marc01in/p/4775440.html 引 和师弟师妹聊天时经常提及，若有志于从事数据挖掘、机器学习方面的工作，在大学阶 ...

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 ...

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 ...

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 ...

朴素贝叶斯 算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词 ...

什么是朴素贝叶斯？ 朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集，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，然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 什么是贝叶斯法则？ 在贝叶斯法则中，每个名词都有 ...