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 ...
目录 贝叶斯公式 极大似然估计 贝叶斯估计 朴素贝叶斯算法 频率 VS 概率 贝叶斯公式 贝叶斯公式: P A B frac P B A P A P B 在 B 出现的前提下 A 出现的概率,等于 A 和 B 都出现的概率除以 B 出现的概率。 假设事件 A 本身包含多种可能性,集 A A ,A , cdots,A n ,那么对于集合中任意的 A i ,贝叶斯定理表示为: P A i B fra ...
2018-10-12 17:59 0 669 推荐指数:
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 ...
目录 一、贝叶斯 什么是先验概率、似然概率、后验概率 公式推导 二、为什么需要朴素贝叶斯 三、朴素贝叶斯是什么 条件独立 举例:长肌肉 拉普拉斯平滑 半朴素贝叶斯 一、贝叶斯 ...
先上问题吧,我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,c ...
叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。这篇文章我们从一个例子入手,详细的分析整个朴素贝 ...
贝叶斯公式 贝叶斯公式由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则,可以立刻导出:P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为:P ...
总共有4节内容,如果你对贝叶斯分类已经熟悉,只想看看它在图像分类中的应用,请直接跳到第4节。 1、 ...
朴素贝叶斯算法 👉 naive_bayes.MultinomialNB 朴素贝叶斯算法,主要用于分类. 例如:需要对垃圾邮件进行分类 分类思想 , 如何分类 , 分类的评判标准??? 预测文章的类别概率, 预测某个样本属于 N个目标分类的相应概率,找出最大 ...