贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布,后验概率(条件概率)是 ...
一 问题引入: 设有A,B,C三种花,且它们在自然界的数量都相同,即在这三类中任意取一花,P A P B P C 。现有一枝花,问它属于哪一类,则在没有任何提示的情况下,可以得知,它是A 或B或C 的可能性一样。 但,若此时用它们花萼的长度,花萼的宽度,花瓣的长度,花瓣的宽度,即 维向量表示各自的特征,并且这些特征对我们已知。那么,这时它属于哪一类的不确定度减少,则我们能够得知它属于哪一类的概率就 ...
2018-09-29 17:51 0 3293 推荐指数:
贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布,后验概率(条件概率)是 ...
贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位。 先验概率分布(边缘概率)是指基于主观判断而非样本分布的概率分布,后验概率(条件概率)是 ...
简单实现来自b站大神的视频讲解:https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 详情可以看视频链接,讲的非常好。 代码和自己做的PPT百度云链接: 链接:https://pan.baidu.com/s ...
本文使用的测试问题是“皮马印第安人糖尿病问题”这个问题包括768个对于皮马印第安患者的医疗观测细节,记录所描述的瞬时测量取自患者的年龄,怀孕和血液检查的次数。所有患者都是21岁以上的女性 ...
朴素贝叶斯分类器是一种与线性模型非常相类似的一种分类器。 它的训练速度比线性模型更快,但是泛化能力要强。 主要思想:通过独立查看每个特征来学习参数,并从每个特征中收集简单的类别统计数据 scikit-learn实现了三种朴素贝叶斯分类器:1、GaussianNB分类器(高斯 ...
在scikit-learn中,提供了3中朴素贝叶斯分类算法:GaussianNB(高斯朴素贝叶斯)、MultinomialNB(多项式朴素贝叶斯)、BernoulliNB(伯努利朴素贝叶斯) 简单介绍: 高斯朴素贝叶斯:适用于连续型数值,比如身高在160cm以下为一类,160-170cm ...
什么是朴素贝叶斯分类器? 首先看朴素两个字,啥意思呢??它是英文单词 naive 翻译过来的,意思就是简单的,朴素的。(它哪里简单呢,后面会看到的:它假设一个事件的各个属性之间是相互独立的,这样简化了计算过程;这个假设在现实中不太可能成立,但是呢,研究表明对很多分类结果的准确性影响 ...
1. 贝叶斯定理: (1) P(A^B) = P(A|B)P(B) = P(B|A)P(A) 由(1)得 P(A|B) = P(B|A)*P(A)/[p(B)] ...