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 ...

【实验项目名称】 基于贝叶斯分类器的手写数字识别 【实验目的】 在实验1模板匹配基础上，以贝叶斯分类器为判别函数，对模板化后的手写数字进行分类识别，达到熟练掌握贝叶斯分类器的目的。 【实验原理】 （1）利用样本计算每个数字的先验概率, 即每个数字出现的概率。 （2）读取标准化后的数字 ...

待处理的数据为放在两个文件夹中的各25个txt文本，文本信息为电子邮件内容，文件夹spam中的25个邮件都是正常邮件；ham中的25个邮件是垃圾邮件； 利用朴素贝叶斯算法，训练分类器，采取交叉验证的方式，结果证明，分类器能够很好的识别垃圾邮件； 代码主要参考【机器学习实战 ...

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 ...

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 ...