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,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。 table ...

1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 （1）分类：给数据贴标签，通过分析已有的数据特征，对数据分成几类，已知分类结果。然后引入新数据对其归类。分类可以提高认知效率，较低认知成本。 （2）聚类：不知分类结果，通过数据一定的相似性，把那些相似的数据聚集在一起 ...

问题提供快速粗糙的基本方案。 1、贝叶斯分类 　　　　朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上， ...

概念简介: 朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，它假设输入随机变量的特征值是条件独立的，故称之为“朴素”。简单介绍贝叶斯定理： 乍看起来似乎是要求一个概率，还要先得到额外三个概率，有用么？其实这个简单的公式非常贴切人类推理的逻辑，即通过可以观测的数据，推测不可观测的数据。举个例子，也许你在办 ...

一个简单的例子 朴素贝叶斯算法是一个典型的统计学习方法，主要理论基础就是一个贝叶斯公式，贝叶斯公式的基本定义如下： 这个公式虽然看上去简单，但它却能总结历史，预知未来。公式的右边是总结历史，公式的左边是预知未来，如果把Y看出类别，X看出特征，P(Yk|X)就是在已知特征X ...

贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率的一则定理（比如常见的：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性）。 朴素的含义是各特征相互独立，且同等重要。某些 分类算法均以贝叶斯定理为基础。由此产生了 朴素贝叶斯分类算法。 朴素贝叶斯分类算法的思想基础是：对于给出 ...

　　朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的一种分类算法。朴素贝叶斯想必是很多人在刚学习机器学习时想去第一个学习的算法，因为它朴素呀、简单呀（我记得当时的想法就是这样）。它真的那么简单么？今天我们就来讨论一下这个“简单”的机器学习算法。 贝叶斯定理 ...

朴素贝叶斯和情感分类 分类问题在人类和机器智能中广泛应用：邮件分类、作业打分等。这篇博客介绍了朴素贝叶斯方法及其在文本分类方面的应用。其中文本分类的例子采用情感分析，就是从文本中进行情感抽取，并判断作者对特定事物的态度是积极还是消极，例如影评和书评的分析。情感分析中最简单的任务是二分类任务，文字 ...