上次去深圳招行面试。被问到了这个。中间讨论了几个关于贝叶斯的问题。可能我并不偏向知识图谱。然后就没有下文了。 结合李航的《统计学》和几篇博客，还有在凤凰网某位仁兄贡献新闻分类的源码。给自己复习一下。 为什么叫朴素贝叶斯和大学课本里的贝叶斯有什么不同？ 朴素一词来源于==>假设 ...

朴素贝叶斯中的朴素是指特征条件独立假设, 贝叶斯是指贝叶斯定理, 我们从贝叶斯定理开始说起吧. 1. 贝叶斯定理 贝叶斯定理是用来描述两个条件概率之间的关系 1). 什么是条件概率? 如果有两个事件A和B, 条件概率就是指在事件B发生的条件下, 事件A发生的概率, 记作P(A|B ...

1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 #高斯分布型 from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb ...

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[白话解析] 深入浅出最大熵模型 0x00 摘要 本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵模型。并且从名著中找了几个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 0x01 背景概念 1. 什么是熵？ 熵这个概念可以从多个角度来理解 ...

前面已经介绍过朴素贝叶斯的原理，今天来介绍一下朴素贝叶斯的三个常用模型：多项式模型、伯努利模型和高斯模型。 多项式模型 该模型常用于文本分类，特征是单词，值是单词的出现次数。 在多项式模型中，设某文档d={t1,t2,...,tk}，ti(i=1,2,...,k)为在该文档d中出现的单词 ...

朴素贝叶斯中的基本假设 训练数据是由$P\left( {X,Y} \right)$独立同分布产生的 条件独立假设（当类别确定时特征之间是相互独立的）：\[P\left( {X = x|Y = {c_k}} \right) = P\left( {{X^{\left( 1 \right ...

我理解的朴素贝叶斯模型 我想说：“任何事件都是条件概率。”为什么呢？因为我认为，任何事件的发生都不是完全偶然的，它都会以其他事件的发生为基础。换句话说，条件概率就是在其他事件发生的基础上，某事件发生的概率。 条件概率是朴素贝叶斯模型的基础。 假设，你的xx公司正在面临着用户流失的压力 ...