[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
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 ...
原文：机器学习-贝叶斯新闻分类实例
基础知识储备： 导入常用python package导入文章content，导入停用词表使用jieba对content内容分词创建函数去除content中的停用词 注意格式的不同 dataframe, series, list 统计词频：使用词云画图创建词云展示使用IF IDF提取关键字构建LDA主题模型 import pandas as pd import jiebaimport numpy ...
2018-12-20 21:24 1 1335 推荐指数：
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python机器学习（三）分类算法-朴素贝叶斯
一、概率基础 概率定义：概率定义为一件事情发生的可能性，例如，随机抛硬币，正面朝上的概率。 联合概率：包含多个条件，且所有条 ...
机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类
很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。 /*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...
机器学习之贝叶斯垃圾邮件分类
代码来源于：https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ，本人只是简介学习 1、 贝叶斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
机器学习——贝叶斯分类算法详解
一、 前言 贝叶斯分类，是机器学习中比较重要并被广泛使用的一个分类算法，它分类思想主要基于贝叶斯定理。用一句话来描述就是，如果一个事件A发生时，总是伴随事件B，那么事件B发生时，事件A发生的概率也会很大。 贝叶斯分类一个很常见的用途是用在识别垃圾邮件上。我们给定一个学习集，程序通过学习集发现 ...
【机器学习】朴素贝叶斯应用实例
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 & 条件概率 贝叶斯理论 我们现在有一个 ...
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机器学习 - 朴素贝叶斯
简介 朴素贝叶斯是一种基于概率进行分类的算法，跟之前的逻辑回归有些相似，两者都使用了概率和最大似然的思想。但与逻辑回归不同的是，朴素贝叶斯通过先验概率和似然概率计算样本在每个分类下的概率，并将其归为概率值最大的那个分类。朴素贝叶斯适用于文本分类、垃圾邮件处理等NLP下的多分类问题。 核心 ...