机器学习--朴素贝叶斯算法原理、方法及代码实现
一、朴素的贝叶斯算法原理 贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据，朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种，朴素的意思是条件概率独立性。 条件概率的三个重要公式： （1）概率乘法公式： P(AB)= P(B) P(A|B) = P ...
原文：【机器学习】算法原理详细推导与实现(三):朴素贝叶斯
机器学习 算法原理详细推导与实现 三 :朴素贝叶斯 在上一篇算法中，逻辑回归作为一种二分类的分类器，一般的回归模型也是是判别模型，也就根据特征值来求结果概率。形式化表示为 p y x theta ，在参数 theta 确定的情况下，求解条件概率 p y x 。通俗的解释为：在给定特定特征后预测结果出现的概率。逻辑回归的 y 是离散型，取值为 , 。这里将要介绍另一个分类算法 朴素贝叶斯，用以解决 ...
2019-07-05 10:09 0 951 推荐指数：
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注：本系列所有博客将持续更新并发布在github上，您可以通过github下载本系列所有文章笔记文件 1 引言 说到朴素贝叶斯算法，很自然地就会想到贝叶斯概率公式，这是我们在高中的时候就学过的内容，没错，这也正是朴素贝叶斯算法的核心，今天我们也从贝叶斯概率公式开始，全面撸一撸朴素贝叶斯算法 ...
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