分类算法之朴素贝叶斯分类（Naive Bayesian Classification）
1、什么是分类 分类是一种重要的数据分析形式，它提取刻画重要数据类的模型。这种模型称为分类器，预测分类的（离散的，无序的）类标号。例如医生对病人进行诊断是一个典型的分类过程，医生不是一眼就 ...
原文：朴素贝叶斯（Naive Bayesian）的理解及优缺点
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 定义 贝叶斯方法 贝叶斯方法是以 贝叶斯原理为基础，使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础，贝叶斯分类算法的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是结合先验概率和后验概率，即避免了只使用先验概率的主观偏见，也避免了单独使用样本信息的过拟合现象。贝叶斯分类算法在数据集较大的情况下表现出较高的准确率，同时算法本身也比较简单 ...
2020-05-06 11:50 0 1114 推荐指数：
相关推荐
机器学习 | 算法笔记- 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）
前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。 目录 k近邻（KNN） 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机（SVM ...
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes） 阅读目录 一、病人分类的例子 二、朴素贝叶斯分类器的公式 三、账号分类的例子 四、性别分类的例子 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文 ...
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
1. 前言 说到朴素贝叶斯算法，首先牵扯到的一个概念是判别式和生成式。 判别式：就是直接学习出特征输出\(Y\)和特征\(X\)之间的关系，如决策函数\(Y=f(X)\),或者从概率论的角度，求出条件分布\(P(Y|X)\)。代表算法有决策树、KNN、逻辑回归、支持向量机、随机条件场 ...
[机器学习] 分类 --- Naive Bayes（朴素贝叶斯）
Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes’ theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中，Bayes’ theorem（贝叶斯法则）根据事件的先验知识描述事件的概率。贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生 ...
[Machine Learning & Algorithm] 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）
生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不 ...
朴素贝叶斯方法（Naive Bayes Method）
朴素贝叶斯是一种很简单的分类方法，之所以称之为朴素，是因为它有着非常强的前提条件-其所有特征都是相互独立的，是一种典型的生成学习算法。所谓生成学习算法，是指由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求得后验概率P(X|Y)。具体来说，利用训练数据学习P(X|Y)和p(Y)的估计，得到联合 ...
朴素贝叶斯分类法 Naive Bayes ---R
朴素贝叶斯算法 【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 勿忘初心 无畏未来 作为一个初学者，水平有限，欢迎交流指正。 朴素贝叶斯分类法是一种生成学习算法。 假设：在y给定的条件下，各特征Xi 之间 ...