图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解
分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。 在机器 ...
原文：5.机器学习之朴素贝叶斯详解
本篇博客主要详细介绍朴素贝叶斯模型。首先贝叶斯分类器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器。而朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。并且，朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题。该算法的优点在于简单易懂 学习效率高 在某些领域的分类问题中能够与决策树 神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之 ...
2020-03-18 00:03 0 1869 推荐指数：
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机器学习-朴素贝叶斯
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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 ...
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3--朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯本质上就是通过贝叶斯公式来对得到类别概率，但区别于通常的贝叶斯公式，朴素贝叶斯有一个默认条件，就是特征之间条件独立。 条件概率公式： \[P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} \] 贝叶斯公式可以写成： \[p ...
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机器学习回顾篇（5）：朴素贝叶斯算法
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 ...